Overview

Brought to you by YData

Dataset statistics

Number of variables28
Number of observations151
Missing cells808
Missing cells (%)19.1%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory33.2 KiB
Average record size in memory225.0 B

Variable types

Unsupported3
Text8
Categorical13
Numeric3
Boolean1

Alerts

expired has constant value "0" Constant
advertiser_type is highly overall correlated with equipment and 1 other fieldsHigh correlation
available_from is highly overall correlated with longitudeHigh correlation
equipment is highly overall correlated with advertiser_type and 1 other fieldsHigh correlation
longitude is highly overall correlated with available_fromHigh correlation
utilities is highly overall correlated with advertiser_type and 1 other fieldsHigh correlation
ogrzewanie is highly imbalanced (76.1%) Imbalance
flat_condition is highly imbalanced (93.8%) Imbalance
added_dt has 151 (100.0%) missing values Missing
last_update has 151 (100.0%) missing values Missing
expired_date has 151 (100.0%) missing values Missing
floor has 2 (1.3%) missing values Missing
ogrzewanie has 24 (15.9%) missing values Missing
flat_condition has 14 (9.3%) missing values Missing
available_from has 93 (61.6%) missing values Missing
deposit has 16 (10.6%) missing values Missing
additional_information has 10 (6.6%) missing values Missing
year_of_construction has 23 (15.2%) missing values Missing
building_type has 9 (6.0%) missing values Missing
security has 52 (34.4%) missing values Missing
equipment has 5 (3.3%) missing values Missing
utilities has 86 (57.0%) missing values Missing
safeguards has 21 (13.9%) missing values Missing
link has unique values Unique
added_dt is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
last_update is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported
expired_date is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported

Reproduction

Analysis started2025-02-23 22:33:02.027389
Analysis finished2025-02-23 22:33:22.910794
Duration20.88 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

added_dt
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing151
Missing (%)100.0%
Memory size2.4 KiB

last_update
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing151
Missing (%)100.0%
Memory size2.4 KiB

link
Text

Unique 

Distinct151
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:23.433565image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length90
Median length84
Mean length80.298013
Min length59

Characters and Unicode

Total characters12125
Distinct characters65
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique151 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/wola-kasprzaka-bez-prowizji-ID4w5tv
2nd rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/2-pokojowe-mieszkanie-z-osobna-kuchnia-kabaty-ID4w5ME
3rd rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-na-kole-wola-2-pokoje-umeblowane-ID4w5Q0
4th rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/2-klimatyczne-pokoje-przy-parku-i-metrze-ID4w5F0
5th rowhttps://www.otodom.pl/pl/oferta/browary-warszawskie-3-sypialnie-zupelnie-nowe-ID4w5QL
ValueCountFrequency (%)
https://www.otodom.pl/pl/oferta/wola-kasprzaka-bez-prowizji-id4w5tv 1
 
0.7%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-przy-kasprowicza-metro-mlociny-id4w5fg 1
 
0.7%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-na-kole-wola-2-pokoje-umeblowane-id4w5q0 1
 
0.7%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/2-klimatyczne-pokoje-przy-parku-i-metrze-id4w5f0 1
 
0.7%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/browary-warszawskie-3-sypialnie-zupelnie-nowe-id4w5ql 1
 
0.7%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/pierwszy-najem-metro-bezposrednio-2-pokoje-id4w5ws 1
 
0.7%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/powisle-38m2-al-3-maja-2-pokoje-cena-z-czynszem-id4w5tn 1
 
0.7%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/stylowy-apartament-tuz-obok-metra-ratusz-bemowo-id4w5od 1
 
0.7%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/grochowska-mieszkanie-2-pokojowe-rondo-wiatraczna-id4w5wi 1
 
0.7%
https://www.otodom.pl/pl/oferta/mennica-residence-warszawa-id4w5pz 1
 
0.7%
Other values (141) 141
93.4%
2025-02-23T23:33:24.416528image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 1165
 
9.6%
- 922
 
7.6%
w 855
 
7.1%
/ 755
 
6.2%
t 743
 
6.1%
e 690
 
5.7%
p 676
 
5.6%
a 652
 
5.4%
l 462
 
3.8%
m 415
 
3.4%
Other values (55) 4790
39.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 8926
73.6%
Other Punctuation 1237
 
10.2%
Dash Punctuation 922
 
7.6%
Decimal Number 559
 
4.6%
Uppercase Letter 481
 
4.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 1165
13.1%
w 855
 
9.6%
t 743
 
8.3%
e 690
 
7.7%
p 676
 
7.6%
a 652
 
7.3%
l 462
 
5.2%
m 415
 
4.6%
r 404
 
4.5%
s 393
 
4.4%
Other values (16) 2471
27.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
D 164
34.1%
I 157
32.6%
Q 11
 
2.3%
B 10
 
2.1%
W 10
 
2.1%
J 9
 
1.9%
L 9
 
1.9%
M 9
 
1.9%
G 9
 
1.9%
R 8
 
1.7%
Other values (15) 85
17.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
4 186
33.3%
5 142
25.4%
2 97
17.4%
3 51
 
9.1%
0 26
 
4.7%
1 22
 
3.9%
9 10
 
1.8%
6 10
 
1.8%
8 8
 
1.4%
7 7
 
1.3%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 755
61.0%
. 331
26.8%
: 151
 
12.2%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 922
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 9407
77.6%
Common 2718
 
22.4%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 1165
 
12.4%
w 855
 
9.1%
t 743
 
7.9%
e 690
 
7.3%
p 676
 
7.2%
a 652
 
6.9%
l 462
 
4.9%
m 415
 
4.4%
r 404
 
4.3%
s 393
 
4.2%
Other values (41) 2952
31.4%
Common
ValueCountFrequency (%)
- 922
33.9%
/ 755
27.8%
. 331
 
12.2%
4 186
 
6.8%
: 151
 
5.6%
5 142
 
5.2%
2 97
 
3.6%
3 51
 
1.9%
0 26
 
1.0%
1 22
 
0.8%
Other values (4) 35
 
1.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 12125
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 1165
 
9.6%
- 922
 
7.6%
w 855
 
7.1%
/ 755
 
6.2%
t 743
 
6.1%
e 690
 
5.7%
p 676
 
5.6%
a 652
 
5.4%
l 462
 
3.8%
m 415
 
3.4%
Other values (55) 4790
39.5%

expired
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
0
151 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters151
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row0
2nd row0
3rd row0
4th row0
5th row0

Common Values

ValueCountFrequency (%)
0 151
100.0%

Length

2025-02-23T23:33:24.741205image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-23T23:33:24.975101image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
0 151
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 151
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 151
100.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 151
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 151
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 151
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 151
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 151
100.0%

expired_date
Unsupported

Missing  Rejected  Unsupported 

Missing151
Missing (%)100.0%
Memory size2.4 KiB

title
Text

Distinct148
Distinct (%)98.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:25.760106image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length50
Median length44
Mean length41.887417
Min length18

Characters and Unicode

Total characters6325
Distinct characters84
Distinct categories11 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks4 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique145 ?
Unique (%)96.0%

Sample

1st rowWola Kasprzaka bez prowizji
2nd row2-pokojowe mieszkanie z osobną kuchnią – Kabaty
3rd rowMieszkanie na KOLE (Wola) - 2 pokoje, umeblowane,
4th row2 Klimatyczne Pokoje Przy Parku I Metrze
5th rowBrowary Warszawskie, 3 sypialnie, zupełnie nowe!
ValueCountFrequency (%)
57
 
6.1%
mieszkanie 54
 
5.8%
2 34
 
3.6%
pokoje 23
 
2.5%
na 22
 
2.4%
z 18
 
1.9%
przy 16
 
1.7%
bezpośrednio 16
 
1.7%
w 15
 
1.6%
garaż 13
 
1.4%
Other values (373) 667
71.3%
2025-02-23T23:33:26.964288image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
784
 
12.4%
o 497
 
7.9%
e 486
 
7.7%
a 465
 
7.4%
i 335
 
5.3%
k 300
 
4.7%
n 270
 
4.3%
r 235
 
3.7%
w 197
 
3.1%
m 192
 
3.0%
Other values (74) 2564
40.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 4569
72.2%
Space Separator 784
 
12.4%
Uppercase Letter 480
 
7.6%
Decimal Number 237
 
3.7%
Other Punctuation 161
 
2.5%
Dash Punctuation 45
 
0.7%
Math Symbol 38
 
0.6%
Other Number 5
 
0.1%
Other Symbol 2
 
< 0.1%
Close Punctuation 2
 
< 0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 497
 
10.9%
e 486
 
10.6%
a 465
 
10.2%
i 335
 
7.3%
k 300
 
6.6%
n 270
 
5.9%
r 235
 
5.1%
w 197
 
4.3%
m 192
 
4.2%
z 191
 
4.2%
Other values (21) 1401
30.7%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
M 68
14.2%
P 60
12.5%
W 51
 
10.6%
B 31
 
6.5%
S 30
 
6.2%
O 28
 
5.8%
K 25
 
5.2%
N 20
 
4.2%
A 19
 
4.0%
E 18
 
3.8%
Other values (17) 130
27.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 90
38.0%
3 40
16.9%
4 26
 
11.0%
0 20
 
8.4%
5 18
 
7.6%
1 16
 
6.8%
8 8
 
3.4%
6 8
 
3.4%
7 6
 
2.5%
9 5
 
2.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 96
59.6%
. 37
 
23.0%
/ 17
 
10.6%
! 6
 
3.7%
" 2
 
1.2%
% 2
 
1.2%
: 1
 
0.6%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 41
91.1%
4
 
8.9%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
| 35
92.1%
+ 3
 
7.9%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
784
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
² 5
100.0%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 2
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 5049
79.8%
Common 1276
 
20.2%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 497
 
9.8%
e 486
 
9.6%
a 465
 
9.2%
i 335
 
6.6%
k 300
 
5.9%
n 270
 
5.3%
r 235
 
4.7%
w 197
 
3.9%
m 192
 
3.8%
z 191
 
3.8%
Other values (48) 1881
37.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
784
61.4%
, 96
 
7.5%
2 90
 
7.1%
- 41
 
3.2%
3 40
 
3.1%
. 37
 
2.9%
| 35
 
2.7%
4 26
 
2.0%
0 20
 
1.6%
5 18
 
1.4%
Other values (16) 89
 
7.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 6144
97.1%
None 175
 
2.8%
Punctuation 4
 
0.1%
Dingbats 2
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
784
 
12.8%
o 497
 
8.1%
e 486
 
7.9%
a 465
 
7.6%
i 335
 
5.5%
k 300
 
4.9%
n 270
 
4.4%
r 235
 
3.8%
w 197
 
3.2%
m 192
 
3.1%
Other values (59) 2383
38.8%
None
ValueCountFrequency (%)
ó 34
19.4%
ę 30
17.1%
ś 27
15.4%
ł 24
13.7%
ż 23
13.1%
ą 13
 
7.4%
ń 6
 
3.4%
Ś 5
 
2.9%
² 5
 
2.9%
Ż 4
 
2.3%
Other values (3) 4
 
2.3%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%
Dingbats
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%
Distinct59
Distinct (%)39.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:27.469179image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length18
Median length17
Mean length17.05298
Min length17

Characters and Unicode

Total characters2575
Distinct characters24
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique28 ?
Unique (%)18.5%

Sample

1st row6 300 zł /miesiąc
2nd row2 800 zł /miesiąc
3rd row3 000 zł /miesiąc
4th row3 200 zł /miesiąc
5th row14 000 zł /miesiąc
ValueCountFrequency (%)
miesiąc 151
25.0%
150
24.8%
3 50
 
8.3%
2 44
 
7.3%
500 38
 
6.3%
4 23
 
3.8%
000 15
 
2.5%
200 15
 
2.5%
900 14
 
2.3%
300 13
 
2.2%
Other values (28) 91
15.1%
2025-02-23T23:33:28.193002image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
302
11.7%
i 302
11.7%
0 299
11.6%
ą 151
 
5.9%
c 151
 
5.9%
151
 
5.9%
/ 151
 
5.9%
m 151
 
5.9%
e 151
 
5.9%
s 151
 
5.9%
Other values (14) 615
23.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1357
52.7%
Decimal Number 611
23.7%
Space Separator 302
 
11.7%
Control 151
 
5.9%
Other Punctuation 151
 
5.9%
Uppercase Letter 3
 
0.1%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 299
48.9%
3 69
 
11.3%
2 63
 
10.3%
5 57
 
9.3%
4 34
 
5.6%
9 24
 
3.9%
6 19
 
3.1%
8 16
 
2.6%
7 16
 
2.6%
1 14
 
2.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
i 302
22.3%
ą 151
11.1%
c 151
11.1%
m 151
11.1%
e 151
11.1%
s 151
11.1%
z 150
11.1%
ł 150
11.1%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
E 1
33.3%
U 1
33.3%
R 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
302
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
151
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 151
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1360
52.8%
Common 1215
47.2%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
302
24.9%
0 299
24.6%
151
12.4%
/ 151
12.4%
3 69
 
5.7%
2 63
 
5.2%
5 57
 
4.7%
4 34
 
2.8%
9 24
 
2.0%
6 19
 
1.6%
Other values (3) 46
 
3.8%
Latin
ValueCountFrequency (%)
i 302
22.2%
ą 151
11.1%
c 151
11.1%
m 151
11.1%
e 151
11.1%
s 151
11.1%
z 150
11.0%
ł 150
11.0%
E 1
 
0.1%
U 1
 
0.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2274
88.3%
None 301
 
11.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
302
13.3%
i 302
13.3%
0 299
13.1%
c 151
6.6%
151
6.6%
/ 151
6.6%
m 151
6.6%
e 151
6.6%
s 151
6.6%
z 150
6.6%
Other values (12) 315
13.9%
None
ValueCountFrequency (%)
ą 151
50.2%
ł 150
49.8%
Distinct116
Distinct (%)76.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:28.873960image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length63
Median length62
Mean length27.529801
Min length12

Characters and Unicode

Total characters4157
Distinct characters39
Distinct categories7 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique89 ?
Unique (%)58.9%

Sample

1st row64m² Wynajmę również studentom 2 pokoje tylko dla niepalących
2nd row55m² Wynajmę również studentom 2 pokoje tylko dla niepalących
3rd row43.5m² Wynajmę również studentom 2 pokoje tylko dla niepalących
4th row49.8m² 2 pokoje
5th row100m² 4 pokoje
ValueCountFrequency (%)
pokoje 126
17.4%
2 87
12.0%
tylko 47
 
6.5%
niepalących 47
 
6.5%
dla 47
 
6.5%
studentom 43
 
5.9%
wynajmę 43
 
5.9%
również 43
 
5.9%
3 27
 
3.7%
pokój 25
 
3.5%
Other values (80) 189
26.1%
2025-02-23T23:33:29.801821image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 370
 
8.9%
331
 
8.0%
e 260
 
6.3%
242
 
5.8%
m 238
 
5.7%
p 199
 
4.8%
k 198
 
4.8%
j 194
 
4.7%
n 176
 
4.2%
² 151
 
3.6%
Other values (29) 1798
43.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 2883
69.4%
Decimal Number 487
 
11.7%
Space Separator 331
 
8.0%
Control 242
 
5.8%
Other Number 151
 
3.6%
Uppercase Letter 43
 
1.0%
Other Punctuation 20
 
0.5%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 370
12.8%
e 260
 
9.0%
m 238
 
8.3%
p 199
 
6.9%
k 198
 
6.9%
j 194
 
6.7%
n 176
 
6.1%
l 141
 
4.9%
a 137
 
4.8%
y 137
 
4.8%
Other values (14) 833
28.9%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 116
23.8%
4 74
15.2%
3 72
14.8%
5 63
12.9%
1 47
9.7%
6 30
 
6.2%
0 28
 
5.7%
8 28
 
5.7%
7 16
 
3.3%
9 13
 
2.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
331
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
242
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
² 151
100.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
W 43
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
. 20
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 2926
70.4%
Common 1231
29.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 370
12.6%
e 260
 
8.9%
m 238
 
8.1%
p 199
 
6.8%
k 198
 
6.8%
j 194
 
6.6%
n 176
 
6.0%
l 141
 
4.8%
a 137
 
4.7%
y 137
 
4.7%
Other values (15) 876
29.9%
Common
ValueCountFrequency (%)
331
26.9%
242
19.7%
² 151
12.3%
2 116
 
9.4%
4 74
 
6.0%
3 72
 
5.8%
5 63
 
5.1%
1 47
 
3.8%
6 30
 
2.4%
0 28
 
2.3%
Other values (4) 77
 
6.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 3805
91.5%
None 352
 
8.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 370
 
9.7%
331
 
8.7%
e 260
 
6.8%
242
 
6.4%
m 238
 
6.3%
p 199
 
5.2%
k 198
 
5.2%
j 194
 
5.1%
n 176
 
4.6%
l 141
 
3.7%
Other values (24) 1456
38.3%
None
ValueCountFrequency (%)
² 151
42.9%
ó 68
19.3%
ą 47
 
13.4%
ę 43
 
12.2%
ż 43
 
12.2%

floor
Text

Missing 

Distinct67
Distinct (%)45.0%
Missing2
Missing (%)1.3%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:30.481181image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length8
Median length3
Mean length3.6510067
Min length1

Characters and Unicode

Total characters544
Distinct characters18
Distinct categories5 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique32 ?
Unique (%)21.5%

Sample

1st row2/11
2nd rowparter/5
3rd row2/3
4th row3/5
5th row5/7
ValueCountFrequency (%)
2/3 7
 
4.6%
1/3 7
 
4.6%
5/6 6
 
3.9%
2/4 5
 
3.3%
4/4 5
 
3.3%
3/7 5
 
3.3%
4/5 4
 
2.6%
4
 
2.6%
3/5 4
 
2.6%
2/2 4
 
2.6%
Other values (57) 102
66.7%
2025-02-23T23:33:31.328773image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
/ 139
25.6%
1 56
10.3%
4 43
 
7.9%
2 42
 
7.7%
5 41
 
7.5%
3 40
 
7.4%
r 30
 
5.5%
6 21
 
3.9%
7 20
 
3.7%
0 19
 
3.5%
Other values (8) 93
17.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 307
56.4%
Other Punctuation 139
25.6%
Lowercase Letter 90
 
16.5%
Math Symbol 4
 
0.7%
Space Separator 4
 
0.7%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 56
18.2%
4 43
14.0%
2 42
13.7%
5 41
13.4%
3 40
13.0%
6 21
 
6.8%
7 20
 
6.5%
0 19
 
6.2%
8 15
 
4.9%
9 10
 
3.3%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
r 30
33.3%
e 15
16.7%
a 15
16.7%
t 15
16.7%
p 15
16.7%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 139
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
> 4
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
4
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 454
83.5%
Latin 90
 
16.5%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
/ 139
30.6%
1 56
12.3%
4 43
 
9.5%
2 42
 
9.3%
5 41
 
9.0%
3 40
 
8.8%
6 21
 
4.6%
7 20
 
4.4%
0 19
 
4.2%
8 15
 
3.3%
Other values (3) 18
 
4.0%
Latin
ValueCountFrequency (%)
r 30
33.3%
e 15
16.7%
a 15
16.7%
t 15
16.7%
p 15
16.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 544
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
/ 139
25.6%
1 56
10.3%
4 43
 
7.9%
2 42
 
7.7%
5 41
 
7.5%
3 40
 
7.4%
r 30
 
5.5%
6 21
 
3.9%
7 20
 
3.7%
0 19
 
3.5%
Other values (8) 93
17.1%

ogrzewanie
Categorical

Imbalance  Missing 

Distinct5
Distinct (%)3.9%
Missing24
Missing (%)15.9%
Memory size2.4 KiB
miejskie
116 
gazowe
 
7
kotłownia
 
2
inne
 
1
elektryczne
 
1

Length

Max length11
Median length8
Mean length7.8976378
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1003
Distinct characters18
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)1.6%

Sample

1st rowmiejskie
2nd rowmiejskie
3rd rowmiejskie
4th rowmiejskie
5th rowmiejskie

Common Values

ValueCountFrequency (%)
miejskie 116
76.8%
gazowe 7
 
4.6%
kotłownia 2
 
1.3%
inne 1
 
0.7%
elektryczne 1
 
0.7%
(Missing) 24
 
15.9%

Length

2025-02-23T23:33:31.693715image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-23T23:33:31.969170image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
miejskie 116
91.3%
gazowe 7
 
5.5%
kotłownia 2
 
1.6%
inne 1
 
0.8%
elektryczne 1
 
0.8%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 243
24.2%
i 235
23.4%
k 119
11.9%
m 116
11.6%
j 116
11.6%
s 116
11.6%
o 11
 
1.1%
a 9
 
0.9%
w 9
 
0.9%
z 8
 
0.8%
Other values (8) 21
 
2.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1003
100.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 243
24.2%
i 235
23.4%
k 119
11.9%
m 116
11.6%
j 116
11.6%
s 116
11.6%
o 11
 
1.1%
a 9
 
0.9%
w 9
 
0.9%
z 8
 
0.8%
Other values (8) 21
 
2.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1003
100.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 243
24.2%
i 235
23.4%
k 119
11.9%
m 116
11.6%
j 116
11.6%
s 116
11.6%
o 11
 
1.1%
a 9
 
0.9%
w 9
 
0.9%
z 8
 
0.8%
Other values (8) 21
 
2.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1001
99.8%
None 2
 
0.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
e 243
24.3%
i 235
23.5%
k 119
11.9%
m 116
11.6%
j 116
11.6%
s 116
11.6%
o 11
 
1.1%
a 9
 
0.9%
w 9
 
0.9%
z 8
 
0.8%
Other values (7) 19
 
1.9%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 2
100.0%

flat_condition
Categorical

Imbalance  Missing 

Distinct2
Distinct (%)1.5%
Missing14
Missing (%)9.3%
Memory size2.4 KiB
do zamieszkania
136 
do wykończenia
 
1

Length

Max length15
Median length15
Mean length14.992701
Min length14

Characters and Unicode

Total characters2054
Distinct characters15
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.7%

Sample

1st rowdo zamieszkania
2nd rowdo zamieszkania
3rd rowdo zamieszkania
4th rowdo zamieszkania
5th rowdo zamieszkania

Common Values

ValueCountFrequency (%)
do zamieszkania 136
90.1%
do wykończenia 1
 
0.7%
(Missing) 14
 
9.3%

Length

2025-02-23T23:33:32.244762image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-23T23:33:32.454815image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
do 137
50.0%
zamieszkania 136
49.6%
wykończenia 1
 
0.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 409
19.9%
z 273
13.3%
i 273
13.3%
o 138
 
6.7%
d 137
 
6.7%
137
 
6.7%
e 137
 
6.7%
k 137
 
6.7%
n 137
 
6.7%
m 136
 
6.6%
Other values (5) 140
 
6.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1917
93.3%
Space Separator 137
 
6.7%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 409
21.3%
z 273
14.2%
i 273
14.2%
o 138
 
7.2%
d 137
 
7.1%
e 137
 
7.1%
k 137
 
7.1%
n 137
 
7.1%
m 136
 
7.1%
s 136
 
7.1%
Other values (4) 4
 
0.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
137
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1917
93.3%
Common 137
 
6.7%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 409
21.3%
z 273
14.2%
i 273
14.2%
o 138
 
7.2%
d 137
 
7.1%
e 137
 
7.1%
k 137
 
7.1%
n 137
 
7.1%
m 136
 
7.1%
s 136
 
7.1%
Other values (4) 4
 
0.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
137
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2053
> 99.9%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 409
19.9%
z 273
13.3%
i 273
13.3%
o 138
 
6.7%
d 137
 
6.7%
137
 
6.7%
e 137
 
6.7%
k 137
 
6.7%
n 137
 
6.7%
m 136
 
6.6%
Other values (4) 139
 
6.8%
None
ValueCountFrequency (%)
ń 1
100.0%

available_from
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct21
Distinct (%)36.2%
Missing93
Missing (%)61.6%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23
12 
2025-03-01
2025-02-24
2025-02-25
2025-02-21
Other values (16)
23 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Characters and Unicode

Total characters580
Distinct characters10
Distinct categories2 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique9 ?
Unique (%)15.5%

Sample

1st row2025-05-01
2nd row2025-02-24
3rd row2025-02-25
4th row2025-02-25
5th row2025-03-01

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2025-02-23 12
 
7.9%
2025-03-01 9
 
6.0%
2025-02-24 7
 
4.6%
2025-02-25 4
 
2.6%
2025-02-21 3
 
2.0%
2025-03-03 2
 
1.3%
2025-03-15 2
 
1.3%
2025-02-27 2
 
1.3%
2025-02-22 2
 
1.3%
2025-02-19 2
 
1.3%
Other values (11) 13
 
8.6%
(Missing) 93
61.6%

Length

2025-02-23T23:33:32.709117image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
2025-02-23 12
20.7%
2025-03-01 9
15.5%
2025-02-24 7
12.1%
2025-02-25 4
 
6.9%
2025-02-21 3
 
5.2%
2025-02-22 2
 
3.4%
2025-02-18 2
 
3.4%
2025-02-19 2
 
3.4%
2025-04-01 2
 
3.4%
2025-02-27 2
 
3.4%
Other values (11) 13
22.4%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2 188
32.4%
0 135
23.3%
- 116
20.0%
5 64
 
11.0%
3 30
 
5.2%
1 27
 
4.7%
4 12
 
2.1%
7 3
 
0.5%
8 3
 
0.5%
9 2
 
0.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 464
80.0%
Dash Punctuation 116
 
20.0%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 188
40.5%
0 135
29.1%
5 64
 
13.8%
3 30
 
6.5%
1 27
 
5.8%
4 12
 
2.6%
7 3
 
0.6%
8 3
 
0.6%
9 2
 
0.4%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 116
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 580
100.0%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
2 188
32.4%
0 135
23.3%
- 116
20.0%
5 64
 
11.0%
3 30
 
5.2%
1 27
 
4.7%
4 12
 
2.1%
7 3
 
0.5%
8 3
 
0.5%
9 2
 
0.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 580
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 188
32.4%
0 135
23.3%
- 116
20.0%
5 64
 
11.0%
3 30
 
5.2%
1 27
 
4.7%
4 12
 
2.1%
7 3
 
0.5%
8 3
 
0.5%
9 2
 
0.3%

deposit
Text

Missing 

Distinct55
Distinct (%)40.7%
Missing16
Missing (%)10.6%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:33.051171image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length9
Median length8
Mean length7.7777778
Min length1

Characters and Unicode

Total characters1050
Distinct characters13
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique33 ?
Unique (%)24.4%

Sample

1st row6 000 zł
2nd row4 000 zł
3rd row4 500 zł
4th row4 000 zł
5th row28 000 zł
ValueCountFrequency (%)
130
33.1%
000 67
17.0%
3 32
 
8.1%
4 30
 
7.6%
2 16
 
4.1%
500 14
 
3.6%
5 14
 
3.6%
6 9
 
2.3%
7 9
 
2.3%
200 9
 
2.3%
Other values (22) 63
16.0%
2025-02-23T23:33:33.750340image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
0 323
30.8%
258
24.6%
z 130
12.4%
ł 130
12.4%
3 43
 
4.1%
4 37
 
3.5%
5 32
 
3.0%
2 32
 
3.0%
7 17
 
1.6%
6 14
 
1.3%
Other values (3) 34
 
3.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 532
50.7%
Lowercase Letter 260
24.8%
Space Separator 258
24.6%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 323
60.7%
3 43
 
8.1%
4 37
 
7.0%
5 32
 
6.0%
2 32
 
6.0%
7 17
 
3.2%
6 14
 
2.6%
8 14
 
2.6%
9 12
 
2.3%
1 8
 
1.5%
Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
z 130
50.0%
ł 130
50.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
258
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 790
75.2%
Latin 260
 
24.8%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
0 323
40.9%
258
32.7%
3 43
 
5.4%
4 37
 
4.7%
5 32
 
4.1%
2 32
 
4.1%
7 17
 
2.2%
6 14
 
1.8%
8 14
 
1.8%
9 12
 
1.5%
Latin
ValueCountFrequency (%)
z 130
50.0%
ł 130
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 920
87.6%
None 130
 
12.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
0 323
35.1%
258
28.0%
z 130
14.1%
3 43
 
4.7%
4 37
 
4.0%
5 32
 
3.5%
2 32
 
3.5%
7 17
 
1.8%
6 14
 
1.5%
8 14
 
1.5%
Other values (2) 20
 
2.2%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 130
100.0%

advertiser_type
Categorical

High correlation 

Distinct2
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
prywatny
90 
biuro nieruchomości
61 

Length

Max length19
Median length8
Mean length12.443709
Min length8

Characters and Unicode

Total characters1879
Distinct characters17
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowprywatny
2nd rowprywatny
3rd rowprywatny
4th rowbiuro nieruchomości
5th rowprywatny

Common Values

ValueCountFrequency (%)
prywatny 90
59.6%
biuro nieruchomości 61
40.4%

Length

2025-02-23T23:33:34.084426image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-23T23:33:34.316728image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
prywatny 90
42.5%
biuro 61
28.8%
nieruchomości 61
28.8%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
r 212
11.3%
i 183
9.7%
o 183
9.7%
y 180
 
9.6%
n 151
 
8.0%
c 122
 
6.5%
u 122
 
6.5%
p 90
 
4.8%
t 90
 
4.8%
a 90
 
4.8%
Other values (7) 456
24.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1818
96.8%
Space Separator 61
 
3.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
r 212
11.7%
i 183
10.1%
o 183
10.1%
y 180
9.9%
n 151
 
8.3%
c 122
 
6.7%
u 122
 
6.7%
p 90
 
5.0%
t 90
 
5.0%
a 90
 
5.0%
Other values (6) 395
21.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
61
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1818
96.8%
Common 61
 
3.2%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
r 212
11.7%
i 183
10.1%
o 183
10.1%
y 180
9.9%
n 151
 
8.3%
c 122
 
6.7%
u 122
 
6.7%
p 90
 
5.0%
t 90
 
5.0%
a 90
 
5.0%
Other values (6) 395
21.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
61
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1818
96.8%
None 61
 
3.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
r 212
11.7%
i 183
10.1%
o 183
10.1%
y 180
9.9%
n 151
 
8.3%
c 122
 
6.7%
u 122
 
6.7%
p 90
 
5.0%
t 90
 
5.0%
a 90
 
5.0%
Other values (6) 395
21.7%
None
ValueCountFrequency (%)
ś 61
100.0%

additional_information
Categorical

Missing 

Distinct46
Distinct (%)32.6%
Missing10
Missing (%)6.6%
Memory size2.4 KiB
balkon garaż/miejsce parkingowe
25 
balkon
15 
balkon garaż/miejsce parkingowe oddzielna kuchnia
 
7
balkon garaż/miejsce parkingowe tylko dla niepalących
 
7
garaż/miejsce parkingowe
 
6
Other values (41)
81 

Length

Max length86
Median length61
Mean length35.191489
Min length6

Characters and Unicode

Total characters4962
Distinct characters29
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique22 ?
Unique (%)15.6%

Sample

1st rowbalkon taras garaż/miejsce parkingowe tylko dla niepalących
2nd rowtaras garaż/miejsce parkingowe piwnica tylko dla niepalących oddzielna kuchnia
3rd rowtylko dla niepalących oddzielna kuchnia
4th rowbalkon garaż/miejsce parkingowe pom. użytkowe
5th rowgaraż/miejsce parkingowe piwnica tylko dla niepalących

Common Values

ValueCountFrequency (%)
balkon garaż/miejsce parkingowe 25
16.6%
balkon 15
 
9.9%
balkon garaż/miejsce parkingowe oddzielna kuchnia 7
 
4.6%
balkon garaż/miejsce parkingowe tylko dla niepalących 7
 
4.6%
garaż/miejsce parkingowe 6
 
4.0%
balkon oddzielna kuchnia 6
 
4.0%
tylko dla niepalących 5
 
3.3%
oddzielna kuchnia 5
 
3.3%
balkon tylko dla niepalących 5
 
3.3%
garaż/miejsce parkingowe oddzielna kuchnia 4
 
2.6%
Other values (36) 56
37.1%
(Missing) 10
 
6.6%

Length

2025-02-23T23:33:34.644507image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
balkon 104
18.3%
garaż/miejsce 83
14.6%
parkingowe 83
14.6%
tylko 47
8.3%
dla 47
8.3%
niepalących 47
8.3%
oddzielna 37
 
6.5%
kuchnia 37
 
6.5%
piwnica 26
 
4.6%
taras 16
 
2.8%
Other values (3) 41
 
7.2%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 579
 
11.7%
e 358
 
7.2%
i 339
 
6.8%
n 334
 
6.7%
o 312
 
6.3%
k 296
 
6.0%
l 282
 
5.7%
c 240
 
4.8%
230
 
4.6%
197
 
4.0%
Other values (19) 1795
36.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 4436
89.4%
Space Separator 230
 
4.6%
Control 197
 
4.0%
Other Punctuation 99
 
2.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 579
13.1%
e 358
 
8.1%
i 339
 
7.6%
n 334
 
7.5%
o 312
 
7.0%
k 296
 
6.7%
l 282
 
6.4%
c 240
 
5.4%
r 191
 
4.3%
g 175
 
3.9%
Other values (15) 1330
30.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 83
83.8%
. 16
 
16.2%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
230
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
197
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 4436
89.4%
Common 526
 
10.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 579
13.1%
e 358
 
8.1%
i 339
 
7.6%
n 334
 
7.5%
o 312
 
7.0%
k 296
 
6.7%
l 282
 
6.4%
c 240
 
5.4%
r 191
 
4.3%
g 175
 
3.9%
Other values (15) 1330
30.0%
Common
ValueCountFrequency (%)
230
43.7%
197
37.5%
/ 83
 
15.8%
. 16
 
3.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 4807
96.9%
None 155
 
3.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 579
 
12.0%
e 358
 
7.4%
i 339
 
7.1%
n 334
 
6.9%
o 312
 
6.5%
k 296
 
6.2%
l 282
 
5.9%
c 240
 
5.0%
230
 
4.8%
197
 
4.1%
Other values (16) 1640
34.1%
None
ValueCountFrequency (%)
ż 99
63.9%
ą 47
30.3%
ó 9
 
5.8%
Distinct133
Distinct (%)88.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:35.561893image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length96
Median length71
Mean length58.238411
Min length35

Characters and Unicode

Total characters8794
Distinct characters71
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique119 ?
Unique (%)78.8%

Sample

1st rowCzyste, Wola, Warszawa, mazowieckie
2nd rowul. Stefana Dembego, Kabaty, Ursynów, Warszawa, mazowieckie
3rd rowul. Krzywe Koło, Koło, Wola, Warszawa, mazowieckie
4th rowul. Kazimierza Jeżewskiego, Kabaty, Ursynów, Warszawa, mazowieckie
5th rowŚródmieście Północne, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie
ValueCountFrequency (%)
warszawa 152
 
15.9%
mazowieckie 151
 
15.8%
ul 107
 
11.2%
śródmieście 36
 
3.8%
mokotów 26
 
2.7%
wola 16
 
1.7%
praga-południe 15
 
1.6%
białołęka 14
 
1.5%
bemowo 11
 
1.1%
ursynów 10
 
1.0%
Other values (239) 419
43.8%
2025-02-23T23:33:36.880666image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 1035
 
11.8%
806
 
9.2%
e 594
 
6.8%
, 573
 
6.5%
i 565
 
6.4%
o 528
 
6.0%
w 515
 
5.9%
r 397
 
4.5%
z 389
 
4.4%
k 329
 
3.7%
Other values (61) 3063
34.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 6533
74.3%
Space Separator 806
 
9.2%
Uppercase Letter 696
 
7.9%
Other Punctuation 692
 
7.9%
Decimal Number 42
 
0.5%
Dash Punctuation 25
 
0.3%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 1035
15.8%
e 594
 
9.1%
i 565
 
8.6%
o 528
 
8.1%
w 515
 
7.9%
r 397
 
6.1%
z 389
 
6.0%
k 329
 
5.0%
c 295
 
4.5%
s 284
 
4.3%
Other values (20) 1602
24.5%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
W 208
29.9%
P 83
 
11.9%
S 61
 
8.8%
M 53
 
7.6%
B 40
 
5.7%
Ś 38
 
5.5%
K 33
 
4.7%
G 27
 
3.9%
U 18
 
2.6%
J 18
 
2.6%
Other values (15) 117
16.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 10
23.8%
6 7
16.7%
2 7
16.7%
0 4
 
9.5%
7 4
 
9.5%
4 3
 
7.1%
3 3
 
7.1%
8 2
 
4.8%
9 1
 
2.4%
5 1
 
2.4%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 573
82.8%
. 116
 
16.8%
" 2
 
0.3%
/ 1
 
0.1%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
806
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 25
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 7229
82.2%
Common 1565
 
17.8%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 1035
14.3%
e 594
 
8.2%
i 565
 
7.8%
o 528
 
7.3%
w 515
 
7.1%
r 397
 
5.5%
z 389
 
5.4%
k 329
 
4.6%
c 295
 
4.1%
s 284
 
3.9%
Other values (45) 2298
31.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
806
51.5%
, 573
36.6%
. 116
 
7.4%
- 25
 
1.6%
1 10
 
0.6%
6 7
 
0.4%
2 7
 
0.4%
0 4
 
0.3%
7 4
 
0.3%
4 3
 
0.2%
Other values (6) 10
 
0.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 8366
95.1%
None 428
 
4.9%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 1035
 
12.4%
806
 
9.6%
e 594
 
7.1%
, 573
 
6.8%
i 565
 
6.8%
o 528
 
6.3%
w 515
 
6.2%
r 397
 
4.7%
z 389
 
4.6%
k 329
 
3.9%
Other values (51) 2635
31.5%
None
ValueCountFrequency (%)
ó 158
36.9%
ł 111
25.9%
ś 45
 
10.5%
Ś 38
 
8.9%
ę 32
 
7.5%
ń 18
 
4.2%
Ż 14
 
3.3%
ż 6
 
1.4%
ą 5
 
1.2%
Ł 1
 
0.2%

latitude
Real number (ℝ)

Distinct137
Distinct (%)90.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean52.228037
Minimum52.129927
Maximum52.347932
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:37.296889image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum52.129927
5-th percentile52.140271
Q152.200626
median52.23313
Q352.248432
95-th percentile52.319452
Maximum52.347932
Range0.218005
Interquartile range (IQR)0.0478065

Descriptive statistics

Standard deviation0.045007364
Coefficient of variation (CV)0.0008617472
Kurtosis0.40882484
Mean52.228037
Median Absolute Deviation (MAD)0.0246
Skewness0.12127129
Sum7886.4335
Variance0.0020256628
MonotonicityNot monotonic
2025-02-23T23:33:37.624877image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
52.23313 3
 
2.0%
52.250071 2
 
1.3%
52.19832 2
 
1.3%
52.234665 2
 
1.3%
52.236468 2
 
1.3%
52.205929 2
 
1.3%
52.140271 2
 
1.3%
52.259174 2
 
1.3%
52.32899 2
 
1.3%
52.15613 2
 
1.3%
Other values (127) 130
86.1%
ValueCountFrequency (%)
52.129927 1
0.7%
52.131814 1
0.7%
52.131875 1
0.7%
52.13546 1
0.7%
52.13623 1
0.7%
52.13785 1
0.7%
52.138905 1
0.7%
52.140271 2
1.3%
52.154561 1
0.7%
52.15613 2
1.3%
ValueCountFrequency (%)
52.347932 1
0.7%
52.335215 1
0.7%
52.332022 1
0.7%
52.32899 2
1.3%
52.32121 1
0.7%
52.319763 1
0.7%
52.319705 1
0.7%
52.3192 1
0.7%
52.310594 1
0.7%
52.30929 1
0.7%

longitude
Real number (ℝ)

High correlation 

Distinct138
Distinct (%)91.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean21.00622
Minimum20.867999
Maximum21.21108
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:37.935124image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum20.867999
5-th percentile20.902127
Q120.959111
median21.00768
Q321.048185
95-th percentile21.096511
Maximum21.21108
Range0.343081
Interquartile range (IQR)0.0890735

Descriptive statistics

Standard deviation0.061659158
Coefficient of variation (CV)0.002935281
Kurtosis0.37503912
Mean21.00622
Median Absolute Deviation (MAD)0.046249
Skewness0.26073461
Sum3171.9392
Variance0.0038018517
MonotonicityNot monotonic
2025-02-23T23:33:38.244585image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
21.019 3
 
2.0%
21.00768 2
 
1.3%
21.058925 2
 
1.3%
20.989488 2
 
1.3%
21.031889 2
 
1.3%
20.957493 2
 
1.3%
20.95718 2
 
1.3%
20.958923 2
 
1.3%
21.042481 2
 
1.3%
21.01715 2
 
1.3%
Other values (128) 130
86.1%
ValueCountFrequency (%)
20.867999 1
0.7%
20.880627 1
0.7%
20.888039 1
0.7%
20.895237 1
0.7%
20.895621 1
0.7%
20.898858 1
0.7%
20.900428 1
0.7%
20.901374 1
0.7%
20.902879 1
0.7%
20.90856 1
0.7%
ValueCountFrequency (%)
21.21108 1
0.7%
21.194412 1
0.7%
21.161686 1
0.7%
21.113875 1
0.7%
21.11163 2
1.3%
21.101516 1
0.7%
21.09984 1
0.7%
21.093182 1
0.7%
21.092854 1
0.7%
21.085008 1
0.7%
Distinct2
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 KiB
False
124 
True
27 
ValueCountFrequency (%)
False 124
82.1%
True 27
 
17.9%
2025-02-23T23:33:38.507356image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

year_of_construction
Real number (ℝ)

Missing 

Distinct54
Distinct (%)42.2%
Missing23
Missing (%)15.2%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1982.1094
Minimum20
Maximum2025
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:38.817810image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum20
5-th percentile1942.85
Q11974.75
median2008.5
Q32019.25
95-th percentile2023
Maximum2025
Range2005
Interquartile range (IQR)44.5

Descriptive statistics

Standard deviation176.93917
Coefficient of variation (CV)0.089268114
Kurtosis121.75752
Mean1982.1094
Median Absolute Deviation (MAD)12.5
Skewness-10.904756
Sum253710
Variance31307.468
MonotonicityNot monotonic
2025-02-23T23:33:39.170703image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2022 10
 
6.6%
2021 6
 
4.0%
2020 6
 
4.0%
2013 6
 
4.0%
1960 5
 
3.3%
2024 4
 
2.6%
2016 4
 
2.6%
2014 4
 
2.6%
2008 4
 
2.6%
2010 4
 
2.6%
Other values (44) 75
49.7%
(Missing) 23
 
15.2%
ValueCountFrequency (%)
20 1
 
0.7%
1912 1
 
0.7%
1920 1
 
0.7%
1926 1
 
0.7%
1935 1
 
0.7%
1938 1
 
0.7%
1939 1
 
0.7%
1950 2
1.3%
1951 1
 
0.7%
1955 4
2.6%
ValueCountFrequency (%)
2025 2
 
1.3%
2024 4
 
2.6%
2023 4
 
2.6%
2022 10
6.6%
2021 6
4.0%
2020 6
4.0%
2019 3
 
2.0%
2018 2
 
1.3%
2017 1
 
0.7%
2016 4
 
2.6%

elevator
Categorical

Distinct2
Distinct (%)1.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
tak
116 
nie
35 

Length

Max length3
Median length3
Mean length3
Min length3

Characters and Unicode

Total characters453
Distinct characters6
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowtak
2nd rowtak
3rd rownie
4th rownie
5th rowtak

Common Values

ValueCountFrequency (%)
tak 116
76.8%
nie 35
 
23.2%

Length

2025-02-23T23:33:39.504513image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-23T23:33:39.761379image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
tak 116
76.8%
nie 35
 
23.2%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
t 116
25.6%
a 116
25.6%
k 116
25.6%
n 35
 
7.7%
i 35
 
7.7%
e 35
 
7.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 453
100.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
t 116
25.6%
a 116
25.6%
k 116
25.6%
n 35
 
7.7%
i 35
 
7.7%
e 35
 
7.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 453
100.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
t 116
25.6%
a 116
25.6%
k 116
25.6%
n 35
 
7.7%
i 35
 
7.7%
e 35
 
7.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 453
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
t 116
25.6%
a 116
25.6%
k 116
25.6%
n 35
 
7.7%
i 35
 
7.7%
e 35
 
7.7%

building_type
Categorical

Missing 

Distinct4
Distinct (%)2.8%
Missing9
Missing (%)6.0%
Memory size2.4 KiB
blok
77 
apartamentowiec
43 
kamienica
21 
szeregowiec
 
1

Length

Max length15
Median length4
Mean length8.1197183
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1153
Distinct characters17
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.7%

Sample

1st rowapartamentowiec
2nd rowblok
3rd rowblok
4th rowapartamentowiec
5th rowkamienica

Common Values

ValueCountFrequency (%)
blok 77
51.0%
apartamentowiec 43
28.5%
kamienica 21
 
13.9%
szeregowiec 1
 
0.7%
(Missing) 9
 
6.0%

Length

2025-02-23T23:33:40.010408image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-23T23:33:40.238352image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
blok 77
54.2%
apartamentowiec 43
30.3%
kamienica 21
 
14.8%
szeregowiec 1
 
0.7%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 171
14.8%
o 121
10.5%
e 110
9.5%
k 98
8.5%
i 86
7.5%
t 86
7.5%
b 77
 
6.7%
l 77
 
6.7%
c 65
 
5.6%
n 64
 
5.6%
Other values (7) 198
17.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1153
100.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 171
14.8%
o 121
10.5%
e 110
9.5%
k 98
8.5%
i 86
7.5%
t 86
7.5%
b 77
 
6.7%
l 77
 
6.7%
c 65
 
5.6%
n 64
 
5.6%
Other values (7) 198
17.2%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1153
100.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 171
14.8%
o 121
10.5%
e 110
9.5%
k 98
8.5%
i 86
7.5%
t 86
7.5%
b 77
 
6.7%
l 77
 
6.7%
c 65
 
5.6%
n 64
 
5.6%
Other values (7) 198
17.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1153
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 171
14.8%
o 121
10.5%
e 110
9.5%
k 98
8.5%
i 86
7.5%
t 86
7.5%
b 77
 
6.7%
l 77
 
6.7%
c 65
 
5.6%
n 64
 
5.6%
Other values (7) 198
17.2%

security
Categorical

Missing 

Distinct3
Distinct (%)3.0%
Missing52
Missing (%)34.4%
Memory size2.4 KiB
teren zamknięty monitoring / ochrona
51 
monitoring / ochrona
34 
teren zamknięty
14 

Length

Max length36
Median length36
Mean length27.535354
Min length15

Characters and Unicode

Total characters2726
Distinct characters18
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowmonitoring / ochrona
2nd rowmonitoring / ochrona
3rd rowmonitoring / ochrona
4th rowteren zamknięty monitoring / ochrona
5th rowteren zamknięty monitoring / ochrona

Common Values

ValueCountFrequency (%)
teren zamknięty monitoring / ochrona 51
33.8%
monitoring / ochrona 34
22.5%
teren zamknięty 14
 
9.3%
(Missing) 52
34.4%

Length

2025-02-23T23:33:40.510412image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-23T23:33:40.752491image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
monitoring 85
22.1%
85
22.1%
ochrona 85
22.1%
teren 65
16.9%
zamknięty 65
16.9%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 385
14.1%
o 340
12.5%
i 235
8.6%
r 235
8.6%
235
8.6%
t 215
 
7.9%
a 150
 
5.5%
m 150
 
5.5%
e 130
 
4.8%
g 85
 
3.1%
Other values (8) 566
20.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 2355
86.4%
Space Separator 235
 
8.6%
Other Punctuation 85
 
3.1%
Control 51
 
1.9%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
n 385
16.3%
o 340
14.4%
i 235
10.0%
r 235
10.0%
t 215
9.1%
a 150
 
6.4%
m 150
 
6.4%
e 130
 
5.5%
g 85
 
3.6%
c 85
 
3.6%
Other values (5) 345
14.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
235
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 85
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
51
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 2355
86.4%
Common 371
 
13.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
n 385
16.3%
o 340
14.4%
i 235
10.0%
r 235
10.0%
t 215
9.1%
a 150
 
6.4%
m 150
 
6.4%
e 130
 
5.5%
g 85
 
3.6%
c 85
 
3.6%
Other values (5) 345
14.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
235
63.3%
/ 85
 
22.9%
51
 
13.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 2661
97.6%
None 65
 
2.4%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
n 385
14.5%
o 340
12.8%
i 235
8.8%
r 235
8.8%
235
8.8%
t 215
8.1%
a 150
 
5.6%
m 150
 
5.6%
e 130
 
4.9%
g 85
 
3.2%
Other values (7) 501
18.8%
None
ValueCountFrequency (%)
ę 65
100.0%

equipment
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct38
Distinct (%)26.0%
Missing5
Missing (%)3.3%
Memory size2.4 KiB
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka pralka
27 
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka
26 
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka klimatyzacja
14 
lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka
zmywarka lodówka piekarnik kuchenka pralka
Other values (33)
63 

Length

Max length71
Median length58
Mean length48.582192
Min length5

Characters and Unicode

Total characters7093
Distinct characters22
Distinct categories2 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique20 ?
Unique (%)13.7%

Sample

1st rowzmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka klimatyzacja
2nd rowzmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka
3rd rowzmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka
4th rowmeble piekarnik lodówka pralka zmywarka
5th rowzmywarka lodówka piekarnik kuchenka pralka

Common Values

ValueCountFrequency (%)
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka pralka 27
17.9%
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka 26
17.2%
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka klimatyzacja 14
 
9.3%
lodówka meble piekarnik kuchenka telewizor pralka 9
 
6.0%
zmywarka lodówka piekarnik kuchenka pralka 7
 
4.6%
zmywarka lodówka meble piekarnik kuchenka pralka klimatyzacja 6
 
4.0%
meble piekarnik lodówka pralka telewizor zmywarka klimatyzacja 5
 
3.3%
lodówka meble piekarnik kuchenka pralka 5
 
3.3%
lodówka meble kuchenka telewizor pralka 4
 
2.6%
meble 4
 
2.6%
Other values (28) 39
25.8%
(Missing) 5
 
3.3%

Length

2025-02-23T23:33:41.053229image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
lodówka 140
16.4%
meble 131
15.3%
pralka 130
15.2%
piekarnik 125
14.6%
kuchenka 116
13.6%
zmywarka 110
12.9%
telewizor 71
8.3%
klimatyzacja 33
 
3.9%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 960
13.5%
k 895
12.6%
710
10.0%
e 645
 
9.1%
l 505
 
7.1%
r 436
 
6.1%
i 354
 
5.0%
w 321
 
4.5%
m 274
 
3.9%
p 255
 
3.6%
Other values (12) 1738
24.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 6383
90.0%
Control 710
 
10.0%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 960
15.0%
k 895
14.0%
e 645
10.1%
l 505
 
7.9%
r 436
 
6.8%
i 354
 
5.5%
w 321
 
5.0%
m 274
 
4.3%
p 255
 
4.0%
n 241
 
3.8%
Other values (11) 1497
23.5%
Control
ValueCountFrequency (%)
710
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 6383
90.0%
Common 710
 
10.0%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 960
15.0%
k 895
14.0%
e 645
10.1%
l 505
 
7.9%
r 436
 
6.8%
i 354
 
5.5%
w 321
 
5.0%
m 274
 
4.3%
p 255
 
4.0%
n 241
 
3.8%
Other values (11) 1497
23.5%
Common
ValueCountFrequency (%)
710
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 6953
98.0%
None 140
 
2.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
a 960
13.8%
k 895
12.9%
710
10.2%
e 645
9.3%
l 505
 
7.3%
r 436
 
6.3%
i 354
 
5.1%
w 321
 
4.6%
m 274
 
3.9%
p 255
 
3.7%
Other values (11) 1598
23.0%
None
ValueCountFrequency (%)
ó 140
100.0%

utilities
Categorical

High correlation  Missing 

Distinct7
Distinct (%)10.8%
Missing86
Missing (%)57.0%
Memory size2.4 KiB
telewizja kablowa internet
25 
internet
16 
telewizja kablowa internet telefon
16 
telefon internet telewizja kablowa
telewizja kablowa
 
2
Other values (2)

Length

Max length34
Median length26
Mean length23.753846
Min length8

Characters and Unicode

Total characters1544
Distinct characters16
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.5%

Sample

1st rowinternet
2nd rowtelewizja kablowa internet
3rd rowtelewizja kablowa internet
4th rowtelefon internet telewizja kablowa
5th rowtelewizja kablowa internet

Common Values

ValueCountFrequency (%)
telewizja kablowa internet 25
 
16.6%
internet 16
 
10.6%
telewizja kablowa internet telefon 16
 
10.6%
telefon internet telewizja kablowa 3
 
2.0%
telewizja kablowa 2
 
1.3%
internet telewizja kablowa 2
 
1.3%
internet telewizja kablowa telefon 1
 
0.7%
(Missing) 86
57.0%

Length

2025-02-23T23:33:41.325959image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-23T23:33:41.588543image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
internet 63
34.8%
telewizja 49
27.1%
kablowa 49
27.1%
telefon 20
 
11.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 264
17.1%
t 195
12.6%
a 147
9.5%
n 146
9.5%
l 118
7.6%
i 112
7.3%
w 98
 
6.3%
o 69
 
4.5%
67
 
4.3%
r 63
 
4.1%
Other values (6) 265
17.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1428
92.5%
Control 67
 
4.3%
Space Separator 49
 
3.2%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
e 264
18.5%
t 195
13.7%
a 147
10.3%
n 146
10.2%
l 118
8.3%
i 112
7.8%
w 98
 
6.9%
o 69
 
4.8%
r 63
 
4.4%
z 49
 
3.4%
Other values (4) 167
11.7%
Control
ValueCountFrequency (%)
67
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
49
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1428
92.5%
Common 116
 
7.5%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
e 264
18.5%
t 195
13.7%
a 147
10.3%
n 146
10.2%
l 118
8.3%
i 112
7.8%
w 98
 
6.9%
o 69
 
4.8%
r 63
 
4.4%
z 49
 
3.4%
Other values (4) 167
11.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
67
57.8%
49
42.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1544
100.0%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
e 264
17.1%
t 195
12.6%
a 147
9.5%
n 146
9.5%
l 118
7.6%
i 112
7.3%
w 98
 
6.3%
o 69
 
4.5%
67
 
4.3%
r 63
 
4.1%
Other values (6) 265
17.2%

safeguards
Categorical

Missing 

Distinct7
Distinct (%)5.4%
Missing21
Missing (%)13.9%
Memory size2.4 KiB
domofon / wideofon
66 
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
43 
system alarmowy domofon / wideofon
system alarmowy drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon
 
5
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon rolety antywłamaniowe
 
4
Other values (2)
 
5

Length

Max length68
Median length18
Mean length31.607692
Min length15

Characters and Unicode

Total characters4109
Distinct characters20
Distinct categories4 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.8%

Sample

1st rowdomofon / wideofon
2nd rowdomofon / wideofon
3rd rowdomofon / wideofon
4th rowdomofon / wideofon
5th rowdomofon / wideofon

Common Values

ValueCountFrequency (%)
domofon / wideofon 66
43.7%
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon 43
28.5%
system alarmowy domofon / wideofon 7
 
4.6%
system alarmowy drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon 5
 
3.3%
drzwi / okna antywłamaniowe domofon / wideofon rolety antywłamaniowe 4
 
2.6%
drzwi / okna antywłamaniowe 4
 
2.6%
system alarmowy 1
 
0.7%
(Missing) 21
 
13.9%

Length

2025-02-23T23:33:41.926461image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-02-23T23:33:42.218783image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
181
28.6%
domofon 125
19.7%
wideofon 125
19.7%
antywłamaniowe 60
 
9.5%
drzwi 56
 
8.8%
okna 56
 
8.8%
system 13
 
2.1%
alarmowy 13
 
2.1%
rolety 4
 
0.6%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 758
18.4%
435
10.6%
n 426
10.4%
w 314
7.6%
d 306
7.4%
a 262
 
6.4%
f 250
 
6.1%
i 241
 
5.9%
m 211
 
5.1%
e 202
 
4.9%
Other values (10) 704
17.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 3425
83.4%
Space Separator 435
 
10.6%
Other Punctuation 181
 
4.4%
Control 68
 
1.7%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 758
22.1%
n 426
12.4%
w 314
9.2%
d 306
8.9%
a 262
 
7.6%
f 250
 
7.3%
i 241
 
7.0%
m 211
 
6.2%
e 202
 
5.9%
y 90
 
2.6%
Other values (7) 365
10.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
435
100.0%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
/ 181
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
68
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 3425
83.4%
Common 684
 
16.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 758
22.1%
n 426
12.4%
w 314
9.2%
d 306
8.9%
a 262
 
7.6%
f 250
 
7.3%
i 241
 
7.0%
m 211
 
6.2%
e 202
 
5.9%
y 90
 
2.6%
Other values (7) 365
10.7%
Common
ValueCountFrequency (%)
435
63.6%
/ 181
26.5%
68
 
9.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 4049
98.5%
None 60
 
1.5%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 758
18.7%
435
10.7%
n 426
10.5%
w 314
7.8%
d 306
7.6%
a 262
 
6.5%
f 250
 
6.2%
i 241
 
6.0%
m 211
 
5.2%
e 202
 
5.0%
Other values (9) 644
15.9%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 60
100.0%
Distinct148
Distinct (%)98.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
2025-02-23T23:33:43.328046image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Length

Max length7935
Median length1492
Mean length1583.0795
Min length73

Characters and Unicode

Total characters239045
Distinct characters187
Distinct categories16 ?
Distinct scripts4 ?
Distinct blocks6 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique145 ?
Unique (%)96.0%

Sample

1st rowCześć, dostępne od kwietnia lub maja -- nowe mieszkanie, ulica Marcina Kasprzaka 29c. Garaż podziemny + box. Bardzo dobre miejsce parkingowe przy samych drzwiach wejściowych, bez aut sąsiadujących. Mieszkanie przestronne. Proszę o kontakt na WhatsApp albo tu. Jestem właścicielką tej nieruchomości, wszystkie sprawy proszę załatwiać ze mną i przeze mnie.
2nd rowDo wynajęcia 2-pokojowe mieszkanie z osobną kuchnią – Kabaty Oferujemy do wynajęcia wygodne, rozkładowe mieszkanie o powierzchni 55 m². Lokal usytuowany jest na wysokim parterze w pięciopiętrowym budynku tylko 3 mieszkania na klatce, w cichej i spokojnej okolicy, przy ul. Stefana Dembego. Okna sypialni i kuchni wychodzą na północ, na drogę przeciwpożarową (nieprzejezdną), a z salonu z południową ekspozycją rozpościera się widok na taras i wewnętrzne patio. Lokalizacja: Ulica Stefana Dembego 5 7 minut pieszo do stacji metra Kabaty 4 minuty do przystanku autobusowego Lidl – 7 minut pieszo, 3 minuty autem Piekarnia w pobliżu Blisko Lasu Kabackiego – idealne miejsce na spacery i rekreację Układ mieszkania: Salon Sypialnia Osobna kuchnia Łazienka Przedpokój Taras (obecnie planowany remont – zakończenie do końca maja) Dodatkowe udogodnienia: ✔ Duża komórka lokatorska ✔ Miejsce postojowe w garażu podziemnym – wliczone w cenę najmu Wyposażenie: Kuchnia: ✔ Zmywarka ✔ Kuchenka gazowa z piekarnikiem elektrycznym ✔ Lodówka ✔ Czajnik elektryczny ✔ Garnki, patelnie, sztućce, talerze ✔ 2 krzesła ✔ Stół Przedpokój: ✔ Wieszaki na kurtki ✔ Stojak na buty ✔ Pojemna szafa w zabudowie ✔ Lustro Łazienka: ✔ Pralka Sypialnia: ✔ Łóżko 140 cm z materacem ✔ Szafka nocna ✔ Komoda ✔ Regał Billy (40 cm głębokości) Salon: ✔ Szafa PAX (100 cm) ✔ TV + szafka RTV ✔ Biurko (140 × 75 cm) + lampka biurkowa ✔ Fotel biurowy ✔ Regał Billy ✔ Kanapa ✔ Lampa doświetlająca kanapę ✔ Możliwość dostawienia drugiego, mniejszego biurka Taras (remont w trakcie, zakończenie do końca maja): ✔ Parasol ✔ Regał na zioła / kwiaty Dodatkowe wyposażenie mieszkania: ✔ Mop ✔ Odkurzacz ✔ Żelazko ✔ Deska do prasowania ✔ Suszarka na pranie Warunki najmu: Najem okazjonalny (wymagane notarialne oświadczenie o poddaniu się egzekucji) Mieszkanie dostępne od 1 marca Oferta prywatna Koszty:
3rd rowWynajem bezpośredni – przestronne, jasne 2-pokojowe mieszkanie na Woli (Koło) - Lokalizacja: Warszawa – Wola, ul. Obozowa 79 (przy bazarku „na Kole”) - Powierzchnia: 43,5 m² - Piętro: 2/3 - Doskonała komunikacja Idealne dla singla lub pary studentów! Opis mieszkania: Mieszkanie o funkcjonalnym, rozkładowym układzie i dwustronnej ekspozycji – okna wychodzą na zielone podwórze oraz ul. Ożarowską. Położone w spokojnej okolicy, w ostatniej klatce budynku przy skrzyżowaniu ul. Ożarowskiej i Erazma Ciołka. * Salon (18 m²) – przestronny i jasny, wyposażony w rozkładaną dwuosobową kanapę, duży stół z krzesłami, regał, szafkę RTV oraz pojemną szafę. * Sypialnia (9 m²) – duża szafa, regał oraz rozsuwane łóżko (80x200 cm, możliwość powiększenia do 160x200 cm). * Kuchnia (9 m²) – osobna, widna i w pełni wyposażona: kuchenka gazowa z piekarnikiem, zmywarka, lodówka, okap. Dużo miejsca do przechowywania. * Łazienka – wanna, umywalka, WC, szafki, pralka. * Korytarz – dodatkowa duża szafa i pawlacz zapewniające mnóstwo miejsca na przechowywanie. Mieszkanie jest w pełni umeblowane i gotowe do wprowadzenia się. Lokalizacja i komunikacja: Mieszkanie położone jest w spokojnej i zielonej części Woli, z doskonałym dostępem do komunikacji miejskiej: - 70 m – przystanek autobusowy - 130 m – tramwaje (ul. Obozowa) - 800 m – stacja Metro Księcia Janusza - 1 km – PKP Koło W najbliższej okolicy znajduje się pełna infrastruktura: sklepy (Biedronka, Lewiatan, Żabka), apteka, restauracje, przychodnia, dom kultury, paczkomaty, przedszkole i kościół. Do Wola Parku można dojść w 15 minut spacerem (1,3 km), a jeszcze bliżej znajduje się Hala Sportowa „Koło” (850 m). Warunki najmu: - Cena: 3000 zł / miesiąc - Czynsz administracyjny: ok. 700 zł - Średnie rachunki za prąd: ok. 90 zł (wg zużycia); gaz: ok. 40 zł na 2 miesiące - Kaucja zwrotna: 4500 zł Dostępne od zaraz Umowa – u notariusza - Zakaz palenia (papierosy i e-papierosy) - Bez zwierząt - Bez pośredników – proszę o kontakt wyłącznie osoby zainteresowane wynajmem. Zainteresowanych zapraszam do kontaktu! Niniejsze ogłoszenie jest wyłącznie informacją handlową i nie stanowi OFERTY HANDLOWEJ w myśl art. 66, § 1. Kodeksu Cywilnego.
4th rowJeżeli szukasz do najmu przestronnego mieszkania z pozytywną energią, a jednocześnie cichego, położonego blisko metra i parku, to czytaj dalej! :) Mieszkanie o powierzchni 49,80m2 znajduje się na 3 piętrze w budynku z windą, 2004 rok. Składa się z dwóch osobnych pokoi i dużej widnej kuchni, wygodnego przedpokoju oraz sporej łazienki z prysznicem. Budynek stoi przy ulicy Jeżewskiego, na ogrodzonym i zadbanym osiedlu, a mieszkanie ma okna i loggię wychodzące na piękne i słoneczne patio. Na przeciwko budynku są korty tenisowe oraz park Przy Bażantarni. Klatka schodowa jest zadbana i pachnąca. Umeblowanie, jak na zdjęciach, ale jeżeli starsze meble nie są w Twoim klimacie, to właściciele chętnie wymienią je na nowoczesne. Jeśli nie chcesz kwiatów, to zostaną zabrane. :) W kuchni jest zmywarka, a lodówko-zamrażarka zupełnie nowa, brak gazu. Do przyjemnych informacji należy ta o niskim czynszu administracyjnym z zaliczkami na media w wysokości 550 zł, płatny dodatkowo, prąd również, a internet możesz mieć już za 63 zł msc. Kaucja 4000 zł. Najem okazjonalny na min. 12 miesięcy. Dostępne po zawarciu umowy najmu. Parking publiczny - darmowy. Do lokalu nie ma przynależnych miejsc postojowych. Komunikacja miejska publiczna, autobus i stacja metra KABATY. Mieszkanie dla osób bez zwierząt i dzieci, zgodnie z życzeniem Właścicieli. Zapraszam na spotkanie. Klucze w biurze! Uwaga, niniejsze ogłoszenie nie stanowi oferty w rozumieniu kodeksu cywilnego i jest zaproszeniem do złożenia ofert najmu przez zainteresowanych.
5th rowZupełnie nowe, świeżo wykończone mieszkanie na wynajem, dostępne od zaraz! Oferta od właściciela. Niespełna 100m2 apartament znajdujący się na 5 piętrze w nowym apartamentowcu, zlokalizowanym na modnym osiedlu Apartamenty przy Warzelni na Browarach Warszawskich - ulica Krochmalna 59. W budynku reprezentacyjna recepcja ze strefą wypoczynku. Apartament składa się z 3 sypialni, salonu salonu połączonego z kuchnią i częścią jadalnianą, 2 łazienek, garderoby i hallu. Z salonu wyjście na 10m2 loggię. W hallu, tuż przy wejściu głęboka szafa w zabudowie, miejsce na przechowywanie również w garderobie. W 3 sypialniach także znajdziemy pojemne szafy w zabudowie. Kuchnia wykonana na wymiar przez stolarza (sprzęty w kuchni marki Bosch: lodówka z zamrażarką, piekarnik, płyta indukcyjna, okap). Na wyposażeniu również pralka - umieszczona w garderobie. Mieszkanie jest dostępne do wynajęcia jako nieumeblowane, poza szafami w zabudowie. Zupełnie nowe, świeżo wykończone, bez mebli. Do mieszkania przynależy miejsce postojowe w garażu podziemnym (w cenie). Możliwość wynajęcia drugiego miejsca postojowego - za dodatkową opłatą. Wymagana 2 miesięczna kaucja, najem instytucjonalny, minimalny okres najmu - 12 miesięcy. Media płatne dodatkowo w formie miesięcznej zaliczki, rozliczanej co 6 miesięcy. Lokalizacja: Krochmalna 59, 12 minut spacerem do stacji metra Rondo Daszyńskiego. Bliskość Parku Mirowskiego. Na terenie Browarów Warszawskich znajduje się mnóstwo modnych restauracji i kawiarni, wszelakie punkty usługowe.
ValueCountFrequency (%)
1215
 
3.5%
w 1033
 
3.0%
z 798
 
2.3%
i 699
 
2.0%
na 662
 
1.9%
do 529
 
1.5%
mieszkanie 390
 
1.1%
się 316
 
0.9%
jest 261
 
0.8%
oraz 242
 
0.7%
Other values (6280) 28179
82.1%
2025-02-23T23:33:44.625664image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
32029
 
13.4%
a 18097
 
7.6%
e 14933
 
6.2%
o 14437
 
6.0%
i 14045
 
5.9%
n 12594
 
5.3%
z 8747
 
3.7%
r 8010
 
3.4%
s 7916
 
3.3%
k 7356
 
3.1%
Other values (177) 100881
42.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 179864
75.2%
Space Separator 32029
 
13.4%
Uppercase Letter 9777
 
4.1%
Other Punctuation 7050
 
2.9%
Decimal Number 4370
 
1.8%
Control 3549
 
1.5%
Dash Punctuation 1093
 
0.5%
Close Punctuation 437
 
0.2%
Open Punctuation 437
 
0.2%
Math Symbol 233
 
0.1%
Other values (6) 206
 
0.1%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
a 18097
 
10.1%
e 14933
 
8.3%
o 14437
 
8.0%
i 14045
 
7.8%
n 12594
 
7.0%
z 8747
 
4.9%
r 8010
 
4.5%
s 7916
 
4.4%
k 7356
 
4.1%
t 7197
 
4.0%
Other values (62) 66532
37.0%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 779
 
8.0%
W 774
 
7.9%
M 707
 
7.2%
A 645
 
6.6%
O 594
 
6.1%
K 546
 
5.6%
N 526
 
5.4%
S 518
 
5.3%
D 492
 
5.0%
C 469
 
4.8%
Other values (52) 3727
38.1%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 3095
43.9%
. 2472
35.1%
: 869
 
12.3%
162
 
2.3%
/ 146
 
2.1%
! 96
 
1.4%
* 72
 
1.0%
; 40
 
0.6%
" 24
 
0.3%
? 23
 
0.3%
Other values (6) 51
 
0.7%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
0 1243
28.4%
2 758
17.3%
1 542
12.4%
5 399
 
9.1%
3 355
 
8.1%
4 344
 
7.9%
6 236
 
5.4%
8 188
 
4.3%
7 165
 
3.8%
9 140
 
3.2%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
+ 137
58.8%
| 77
33.0%
= 9
 
3.9%
> 6
 
2.6%
~ 3
 
1.3%
× 1
 
0.4%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 959
87.7%
128
 
11.7%
6
 
0.5%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 421
96.3%
[ 11
 
2.5%
5
 
1.1%
Other Symbol
ValueCountFrequency (%)
60
60.0%
37
37.0%
3
 
3.0%
Final Punctuation
ValueCountFrequency (%)
8
61.5%
4
30.8%
» 1
 
7.7%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 426
97.5%
] 11
 
2.5%
Initial Punctuation
ValueCountFrequency (%)
3
75.0%
« 1
 
25.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
32029
100.0%
Control
ValueCountFrequency (%)
3549
100.0%
Other Number
ValueCountFrequency (%)
² 69
100.0%
Connector Punctuation
ValueCountFrequency (%)
_ 15
100.0%
Nonspacing Mark
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 187018
78.2%
Common 49399
 
20.7%
Cyrillic 2623
 
1.1%
Inherited 5
 
< 0.1%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
a 18097
 
9.7%
e 14933
 
8.0%
o 14437
 
7.7%
i 14045
 
7.5%
n 12594
 
6.7%
z 8747
 
4.7%
r 8010
 
4.3%
s 7916
 
4.2%
k 7356
 
3.9%
t 7197
 
3.8%
Other values (64) 73686
39.4%
Cyrillic
ValueCountFrequency (%)
о 297
 
11.3%
а 226
 
8.6%
н 195
 
7.4%
е 162
 
6.2%
т 162
 
6.2%
и 150
 
5.7%
с 136
 
5.2%
р 135
 
5.1%
в 108
 
4.1%
м 102
 
3.9%
Other values (50) 950
36.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
32029
64.8%
3549
 
7.2%
, 3095
 
6.3%
. 2472
 
5.0%
0 1243
 
2.5%
- 959
 
1.9%
: 869
 
1.8%
2 758
 
1.5%
1 542
 
1.1%
) 426
 
0.9%
Other values (42) 3457
 
7.0%
Inherited
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 227291
95.1%
None 8710
 
3.6%
Cyrillic 2623
 
1.1%
Punctuation 316
 
0.1%
Dingbats 100
 
< 0.1%
VS 5
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
32029
 
14.1%
a 18097
 
8.0%
e 14933
 
6.6%
o 14437
 
6.4%
i 14045
 
6.2%
n 12594
 
5.5%
z 8747
 
3.8%
r 8010
 
3.5%
s 7916
 
3.5%
k 7356
 
3.2%
Other values (78) 89127
39.2%
None
ValueCountFrequency (%)
ł 2037
23.4%
ę 1489
17.1%
ą 1301
14.9%
ż 1220
14.0%
ó 963
11.1%
ś 846
9.7%
ć 263
 
3.0%
ń 229
 
2.6%
Ł 87
 
1.0%
² 69
 
0.8%
Other values (18) 206
 
2.4%
Cyrillic
ValueCountFrequency (%)
о 297
 
11.3%
а 226
 
8.6%
н 195
 
7.4%
е 162
 
6.2%
т 162
 
6.2%
и 150
 
5.7%
с 136
 
5.2%
р 135
 
5.1%
в 108
 
4.1%
м 102
 
3.9%
Other values (50) 950
36.2%
Punctuation
ValueCountFrequency (%)
162
51.3%
128
40.5%
8
 
2.5%
6
 
1.9%
5
 
1.6%
4
 
1.3%
3
 
0.9%
Dingbats
ValueCountFrequency (%)
60
60.0%
37
37.0%
3
 
3.0%
VS
ValueCountFrequency (%)
5
100.0%

district
Categorical

Distinct18
Distinct (%)11.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size2.4 KiB
Śródmieście
24 
Mokotów
22 
Wola
16 
Praga-Południe
15 
Białołęka
12 
Other values (13)
62 

Length

Max length14
Median length11
Mean length8.2119205
Min length4

Characters and Unicode

Total characters1240
Distinct characters35
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique3 ?
Unique (%)2.0%

Sample

1st rowWola
2nd rowUrsynów
3rd rowWola
4th rowUrsynów
5th rowŚródmieście

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Śródmieście 24
15.9%
Mokotów 22
14.6%
Wola 16
10.6%
Praga-Południe 15
9.9%
Białołęka 12
7.9%
Bemowo 11
7.3%
Ursynów 10
6.6%
Żoliborz 6
 
4.0%
Wilanów 6
 
4.0%
Ochota 6
 
4.0%
Other values (8) 23
15.2%

Length

2025-02-23T23:33:44.952745image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
śródmieście 24
15.9%
mokotów 22
14.6%
wola 16
10.6%
praga-południe 15
9.9%
białołęka 12
7.9%
bemowo 11
7.3%
ursynów 10
6.6%
wilanów 6
 
4.0%
ochota 6
 
4.0%
żoliborz 6
 
4.0%
Other values (8) 23
15.2%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
o 138
 
11.1%
a 101
 
8.1%
i 90
 
7.3%
e 85
 
6.9%
ó 72
 
5.8%
r 69
 
5.6%
w 55
 
4.4%
ł 50
 
4.0%
P 40
 
3.2%
c 40
 
3.2%
Other values (25) 500
40.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Lowercase Letter 1049
84.6%
Uppercase Letter 171
 
13.8%
Dash Punctuation 20
 
1.6%

Most frequent character per category

Lowercase Letter
ValueCountFrequency (%)
o 138
13.2%
a 101
 
9.6%
i 90
 
8.6%
e 85
 
8.1%
ó 72
 
6.9%
r 69
 
6.6%
w 55
 
5.2%
ł 50
 
4.8%
c 40
 
3.8%
d 39
 
3.7%
Other values (14) 310
29.6%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
P 40
23.4%
W 29
17.0%
B 26
15.2%
Ś 24
14.0%
M 22
12.9%
U 13
 
7.6%
Ż 6
 
3.5%
O 6
 
3.5%
T 4
 
2.3%
R 1
 
0.6%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 20
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Latin 1220
98.4%
Common 20
 
1.6%

Most frequent character per script

Latin
ValueCountFrequency (%)
o 138
 
11.3%
a 101
 
8.3%
i 90
 
7.4%
e 85
 
7.0%
ó 72
 
5.9%
r 69
 
5.7%
w 55
 
4.5%
ł 50
 
4.1%
P 40
 
3.3%
c 40
 
3.3%
Other values (24) 480
39.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
- 20
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 1052
84.8%
None 188
 
15.2%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
o 138
 
13.1%
a 101
 
9.6%
i 90
 
8.6%
e 85
 
8.1%
r 69
 
6.6%
w 55
 
5.2%
P 40
 
3.8%
c 40
 
3.8%
d 39
 
3.7%
n 39
 
3.7%
Other values (19) 356
33.8%
None
ValueCountFrequency (%)
ó 72
38.3%
ł 50
26.6%
Ś 24
 
12.8%
ś 24
 
12.8%
ę 12
 
6.4%
Ż 6
 
3.2%

Interactions

2025-02-23T23:33:17.204113image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-23T23:33:05.444544image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-23T23:33:11.236599image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-23T23:33:18.657849image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-23T23:33:07.706903image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-23T23:33:13.542756image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-23T23:33:20.148965image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-23T23:33:09.966640image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
2025-02-23T23:33:15.878976image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/

Correlations

2025-02-23T23:33:45.159242image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
additional_informationadvertiser_typeapproximate_coordinatesavailable_frombuilding_typedistrictelevatorequipmentflat_conditionlatitudelongitudeogrzewaniesafeguardssecurityutilitiesyear_of_construction
additional_information1.0000.3790.0000.0870.4420.2700.4100.0000.0000.3830.3920.1950.3490.0000.3160.304
advertiser_type0.3791.0000.0230.3750.0000.0000.0830.5650.0000.2830.2710.1870.0000.0000.6510.361
approximate_coordinates0.0000.0231.0000.1940.0000.0000.0000.2570.0000.2200.2050.1390.0000.0000.0000.109
available_from0.0870.3750.1941.0000.3080.0000.1540.1730.0000.3260.6030.0000.3170.3700.3930.220
building_type0.4420.0000.0000.3081.0000.3140.4380.3590.0000.2330.2310.1640.2950.2330.0000.189
district0.2700.0000.0000.0000.3141.0000.0000.0770.0000.3540.3520.3380.0000.3090.0000.000
elevator0.4100.0830.0000.1540.4380.0001.0000.2980.0000.1780.1580.0000.1700.3040.0000.409
equipment0.0000.5650.2570.1730.3590.0770.2981.0000.4730.2790.3580.3910.3100.2630.5700.000
flat_condition0.0000.0000.0000.0000.0000.0000.0000.4731.0000.2850.2720.0000.0000.0000.0000.000
latitude0.3830.2830.2200.3260.2330.3540.1780.2790.2851.000-0.1650.2500.1620.2140.284-0.012
longitude0.3920.2710.2050.6030.2310.3520.1580.3580.272-0.1651.0000.2330.1460.2140.284-0.080
ogrzewanie0.1950.1870.1390.0000.1640.3380.0000.3910.0000.2500.2331.0000.4660.0910.0000.000
safeguards0.3490.0000.0000.3170.2950.0000.1700.3100.0000.1620.1460.4661.0000.0590.2270.306
security0.0000.0000.0000.3700.2330.3090.3040.2630.0000.2140.2140.0910.0591.0000.1130.348
utilities0.3160.6510.0000.3930.0000.0000.0000.5700.0000.2840.2840.0000.2270.1131.0000.421
year_of_construction0.3040.3610.1090.2200.1890.0000.4090.0000.000-0.012-0.0800.0000.3060.3480.4211.000

Missing values

2025-02-23T23:33:21.128536image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-02-23T23:33:22.021258image/svg+xmlMatplotlib v3.8.0, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

added_dtlast_updatelinkexpiredexpired_datetitlerent_pricearea_room_numfloorogrzewanieflat_conditionavailable_fromdepositadvertiser_typeadditional_informationlocationlatitudelongitudeapproximate_coordinatesyear_of_constructionelevatorbuilding_typesecurityequipmentutilitiessafeguardsadv_descriptiondistrict
0NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/wola-kasprzaka-bez-prowizji-ID4w5tv0NoneWola Kasprzaka bez prowizji6 300 zł\n/miesiąc64m²\nWynajmę również studentom\n2 pokoje\ntylko dla niepalących2/11miejskiedo zamieszkania2025-05-016 000 złprywatnybalkon\ntaras\ngaraż/miejsce parkingowe\ntylko dla niepalącychCzyste, Wola, Warszawa, mazowieckie52.22794420.958622True2022takapartamentowiecmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralka\nklimatyzacjainternetdomofon / wideofonCześć,\ndostępne od kwietnia lub maja -- nowe mieszkanie, ulica Marcina Kasprzaka 29c. Garaż podziemny + box. Bardzo dobre miejsce parkingowe przy samych drzwiach wejściowych, bez aut sąsiadujących. \nMieszkanie przestronne. \nProszę o kontakt na WhatsApp albo tu. Jestem właścicielką tej nieruchomości, wszystkie sprawy proszę załatwiać ze mną i przeze mnie.Wola
1NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/2-pokojowe-mieszkanie-z-osobna-kuchnia-kabaty-ID4w5ME0None2-pokojowe mieszkanie z osobną kuchnią – Kabaty2 800 zł\n/miesiąc55m²\nWynajmę również studentom\n2 pokoje\ntylko dla niepalącychparter/5miejskiedo zamieszkaniaNone4 000 złprywatnytaras\ngaraż/miejsce parkingowe\npiwnica\ntylko dla niepalących\noddzielna kuchniaul. Stefana Dembego, Kabaty, Ursynów, Warszawa, mazowieckie52.13181421.073733False1999takblokmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkatelewizja kablowa\ninternetdomofon / wideofonDo wynajęcia 2-pokojowe mieszkanie z osobną kuchnią – Kabaty\n\nOferujemy do wynajęcia wygodne, rozkładowe mieszkanie o powierzchni 55 m². Lokal usytuowany jest na wysokim parterze w pięciopiętrowym budynku tylko 3 mieszkania na klatce, w cichej i spokojnej okolicy, przy ul. Stefana Dembego.\nOkna sypialni i kuchni wychodzą na północ, na drogę przeciwpożarową (nieprzejezdną), a z salonu z południową ekspozycją rozpościera się widok na taras i wewnętrzne patio.\nLokalizacja:\nUlica Stefana Dembego 5\n7 minut pieszo do stacji metra Kabaty\n4 minuty do przystanku autobusowego\nLidl – 7 minut pieszo, 3 minuty autem\nPiekarnia w pobliżu\nBlisko Lasu Kabackiego – idealne miejsce na spacery i rekreację\nUkład mieszkania:\nSalon\nSypialnia\nOsobna kuchnia\nŁazienka\nPrzedpokój\nTaras (obecnie planowany remont – zakończenie do końca maja)\nDodatkowe udogodnienia:\n✔ Duża komórka lokatorska\n✔ Miejsce postojowe w garażu podziemnym – wliczone w cenę najmu\nWyposażenie:\nKuchnia: \n✔ Zmywarka\n✔ Kuchenka gazowa z piekarnikiem elektrycznym\n✔ Lodówka\n✔ Czajnik elektryczny\n✔ Garnki, patelnie, sztućce, talerze\n✔ 2 krzesła\n✔ Stół\nPrzedpokój:\n✔ Wieszaki na kurtki\n✔ Stojak na buty\n✔ Pojemna szafa w zabudowie\n✔ Lustro\nŁazienka: \n✔ Pralka\nSypialnia: \n✔ Łóżko 140 cm z materacem\n✔ Szafka nocna\n✔ Komoda\n✔ Regał Billy (40 cm głębokości)\nSalon: \n✔ Szafa PAX (100 cm)\n✔ TV + szafka RTV\n✔ Biurko (140 × 75 cm) + lampka biurkowa\n✔ Fotel biurowy\n✔ Regał Billy\n✔ Kanapa\n✔ Lampa doświetlająca kanapę\n✔ Możliwość dostawienia drugiego, mniejszego biurka\nTaras (remont w trakcie, zakończenie do końca maja):\n✔ Parasol\n✔ Regał na zioła / kwiaty\nDodatkowe wyposażenie mieszkania: \n✔ Mop\n✔ Odkurzacz\n✔ Żelazko\n✔ Deska do prasowania\n✔ Suszarka na pranie\nWarunki najmu:\nNajem okazjonalny (wymagane notarialne oświadczenie o poddaniu się egzekucji)\nMieszkanie dostępne od 1 marca\nOferta prywatna\nKoszty:Ursynów
3NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-na-kole-wola-2-pokoje-umeblowane-ID4w5Q00NoneMieszkanie na KOLE (Wola) - 2 pokoje, umeblowane,3 000 zł\n/miesiąc43.5m²\nWynajmę również studentom\n2 pokoje\ntylko dla niepalących2/3miejskiedo zamieszkaniaNone4 500 złprywatnytylko dla niepalących\noddzielna kuchniaul. Krzywe Koło, Koło, Wola, Warszawa, mazowieckie52.24586320.943597False1960nieblokNonezmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkaNonedomofon / wideofonWynajem bezpośredni – przestronne, jasne 2-pokojowe mieszkanie na Woli (Koło)\n\n- Lokalizacja: Warszawa – Wola, ul. Obozowa 79 (przy bazarku „na Kole”)\n- Powierzchnia: 43,5 m²\n- Piętro: 2/3\n- Doskonała komunikacja\n\nIdealne dla singla lub pary studentów!\n\nOpis mieszkania:\nMieszkanie o funkcjonalnym, rozkładowym układzie i dwustronnej ekspozycji – okna wychodzą na zielone podwórze oraz ul. Ożarowską. Położone w spokojnej okolicy, w ostatniej klatce budynku przy skrzyżowaniu ul. Ożarowskiej i Erazma Ciołka.\n* Salon (18 m²) – przestronny i jasny, wyposażony w rozkładaną dwuosobową kanapę, duży stół z krzesłami, regał, szafkę RTV oraz pojemną szafę.\n* Sypialnia (9 m²) – duża szafa, regał oraz rozsuwane łóżko (80x200 cm, możliwość powiększenia do 160x200 cm).\n* Kuchnia (9 m²) – osobna, widna i w pełni wyposażona: kuchenka gazowa z piekarnikiem, zmywarka, lodówka, okap. Dużo miejsca do przechowywania.\n* Łazienka – wanna, umywalka, WC, szafki, pralka.\n* Korytarz – dodatkowa duża szafa i pawlacz zapewniające mnóstwo miejsca na przechowywanie.\nMieszkanie jest w pełni umeblowane i gotowe do wprowadzenia się.\n\nLokalizacja i komunikacja:\nMieszkanie położone jest w spokojnej i zielonej części Woli, z doskonałym dostępem do komunikacji miejskiej:\n- 70 m – przystanek autobusowy\n- 130 m – tramwaje (ul. Obozowa)\n- 800 m – stacja Metro Księcia Janusza\n- 1 km – PKP Koło\n\nW najbliższej okolicy znajduje się pełna infrastruktura: sklepy (Biedronka, Lewiatan, Żabka), apteka, restauracje, przychodnia, dom kultury, paczkomaty, przedszkole i kościół. Do Wola Parku można dojść w 15 minut spacerem (1,3 km), a jeszcze bliżej znajduje się Hala Sportowa „Koło” (850 m).\n\nWarunki najmu:\n- Cena: 3000 zł / miesiąc\n- Czynsz administracyjny: ok. 700 zł\n- Średnie rachunki za prąd: ok. 90 zł (wg zużycia); gaz: ok. 40 zł na 2 miesiące\n\n- Kaucja zwrotna: 4500 zł\n\nDostępne od zaraz\nUmowa – u notariusza\n\n- Zakaz palenia (papierosy i e-papierosy)\n- Bez zwierząt\n\n- Bez pośredników – proszę o kontakt wyłącznie osoby zainteresowane wynajmem.\n\nZainteresowanych zapraszam do kontaktu!\n\nNiniejsze ogłoszenie jest wyłącznie informacją handlową i nie stanowi OFERTY HANDLOWEJ w myśl art. 66, § 1. Kodeksu Cywilnego.Wola
4NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/2-klimatyczne-pokoje-przy-parku-i-metrze-ID4w5F00None2 Klimatyczne Pokoje Przy Parku I Metrze3 200 zł\n/miesiąc49.8m²\n2 pokoje3/5Nonedo zamieszkania2025-02-244 000 złbiuro nieruchomościNoneul. Kazimierza Jeżewskiego, Kabaty, Ursynów, Warszawa, mazowieckie52.1354621.0682False2004nieNoneNonemeble\npiekarnik\nlodówka\npralka\nzmywarkaNoneNoneJeżeli szukasz do najmu przestronnego mieszkania z pozytywną energią, a jednocześnie cichego, położonego blisko metra i parku, to czytaj dalej! :)\n\nMieszkanie o powierzchni 49,80m2 znajduje się na 3 piętrze w budynku z windą, 2004 rok.\nSkłada się z dwóch osobnych pokoi i dużej widnej kuchni, wygodnego przedpokoju oraz sporej łazienki z prysznicem.\n\nBudynek stoi przy ulicy Jeżewskiego, na ogrodzonym i zadbanym osiedlu, a mieszkanie ma okna i loggię wychodzące na piękne i słoneczne patio. Na przeciwko budynku są korty tenisowe oraz park Przy Bażantarni. Klatka schodowa jest zadbana i pachnąca.\nUmeblowanie, jak na zdjęciach, ale jeżeli starsze meble nie są w Twoim klimacie, to właściciele chętnie wymienią je na nowoczesne.\nJeśli nie chcesz kwiatów, to zostaną zabrane. :)\nW kuchni jest zmywarka, a lodówko-zamrażarka zupełnie nowa, brak gazu.\n\nDo przyjemnych informacji należy ta o niskim czynszu administracyjnym z zaliczkami na media w wysokości 550 zł, płatny dodatkowo, prąd również, a internet możesz mieć już za 63 zł msc. Kaucja 4000 zł.\nNajem okazjonalny na min. 12 miesięcy.\nDostępne po zawarciu umowy najmu.\n\nParking publiczny - darmowy.\nDo lokalu nie ma przynależnych miejsc postojowych.\nKomunikacja miejska publiczna, autobus i stacja metra KABATY.\n\nMieszkanie dla osób bez zwierząt i dzieci, zgodnie z życzeniem Właścicieli.\n\nZapraszam na spotkanie. Klucze w biurze!\n\nUwaga, niniejsze ogłoszenie nie stanowi oferty w rozumieniu kodeksu cywilnego i jest zaproszeniem do złożenia ofert najmu przez zainteresowanych.Ursynów
5NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/browary-warszawskie-3-sypialnie-zupelnie-nowe-ID4w5QL0NoneBrowary Warszawskie, 3 sypialnie, zupełnie nowe!14 000 zł\n/miesiąc100m²\n4 pokoje5/7miejskiedo zamieszkaniaNone28 000 złprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingowe\npom. użytkoweŚródmieście Północne, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.2331321.019True2021takapartamentowiecmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\npiekarnik\nkuchenka\npralkaNonedomofon / wideofonZupełnie nowe, świeżo wykończone mieszkanie na wynajem, dostępne od zaraz! Oferta od właściciela.\nNiespełna 100m2 apartament znajdujący się na 5 piętrze w nowym apartamentowcu, zlokalizowanym na modnym osiedlu Apartamenty przy Warzelni na Browarach Warszawskich - ulica Krochmalna 59. W budynku reprezentacyjna recepcja ze strefą wypoczynku.\nApartament składa się z 3 sypialni, salonu salonu połączonego z kuchnią i częścią jadalnianą, 2 łazienek, garderoby i hallu. Z salonu wyjście na 10m2 loggię.\nW hallu, tuż przy wejściu głęboka szafa w zabudowie, miejsce na przechowywanie również w garderobie. W 3 sypialniach także znajdziemy pojemne szafy w zabudowie. Kuchnia wykonana na wymiar przez stolarza (sprzęty w kuchni marki Bosch: lodówka z zamrażarką, piekarnik, płyta indukcyjna, okap). Na wyposażeniu również pralka - umieszczona w garderobie.\nMieszkanie jest dostępne do wynajęcia jako nieumeblowane, poza szafami w zabudowie. Zupełnie nowe, świeżo wykończone, bez mebli.\nDo mieszkania przynależy miejsce postojowe w garażu podziemnym (w cenie). Możliwość wynajęcia drugiego miejsca postojowego - za dodatkową opłatą.\nWymagana 2 miesięczna kaucja, najem instytucjonalny, minimalny okres najmu - 12 miesięcy.\nMedia płatne dodatkowo w formie miesięcznej zaliczki, rozliczanej co 6 miesięcy.\nLokalizacja: Krochmalna 59, 12 minut spacerem do stacji metra Rondo Daszyńskiego. Bliskość Parku Mirowskiego. Na terenie Browarów Warszawskich znajduje się mnóstwo modnych restauracji i kawiarni, wszelakie punkty usługowe.Śródmieście
6NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/pierwszy-najem-metro-bezposrednio-2-pokoje-ID4w5ws0NonePIERWSZY najem, METRO, bezpośrednio, 2 pokoje3 300 zł\n/miesiąc31m²\n2 pokoje\ntylko dla niepalących1/3miejskiedo zamieszkaniaNone4 000 złprywatnygaraż/miejsce parkingowe\npiwnica\ntylko dla niepalącychul. gen. Władysława Andersa, Muranów, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.24447220.999921False1951niekamienicaNonezmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkaNonedomofon / wideofonBardzo funkcjonalne mieszkanie dla singla lub pary w ścisłym centrum Warszawy. Świetna lokalizacja: bezpośrednio przy stacji metra i placu Bankowego z licznymi tramwajami i autobusami Pierwszy najem po generalnym remoncie, wszystko jest nowe. \nAtuty:\n- zabytkowe, zadbane, bardzo zielone i klimatyczne osiedle "Muranów" nad kinem o tej samej nazwie\n- oddzielna, przestronna sypialnia oraz pokój dzienny z aneksem kuchennym, łazienka;\n- pełne, całkowicie nowe AGD: lodówka, zmywarka, kuchenka gazowa, piekarnik, pralko-szuszarka\n- nowe wyposażenie łazienki oraz umeblowanie (łózko 160cm, kanapa rozkładana, stół z krzesłami)\n- bezpłatne miejsce parkingowe dla najemcy na przylegającym podwórku z identyfikatorem ZGN po złożeniu wniosku\n- duża piwnica w cenie\nCzynsz najmu - 3.300 zł plus opłaty 450 zł, plus zaliczki na media, rozliczane następnie wg. zużycia.\nUmowa najmu okazjonalnego min. 12 miesięcy.Śródmieście
7NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/powisle-38m2-al-3-maja-2-pokoje-cena-z-czynszem-ID4w5Tn0NonePowiśle 38m2, Al.3 Maja,2 pokoje - cena z czynszem3 300 zł\n/miesiąc37m²\n2 pokoje5/10miejskiedo zamieszkania2025-02-25Noneprywatnybalkon\noddzielna kuchniaSolec, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.23468621.032612False1975takblokteren zamknięty\nmonitoring / ochronalodówka\nmeble\nkuchenka\npralkaNonedrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonWarszawskie Powiśle. U zbiegu Al. 3 Maja i ul. Solec. W pobliżu Mostu Poniatowskiego. Dwupokojowe mieszkanie o powierzchni 37 m2. Kuchnia otwarta na większy pokój. Bardzo widne i słoneczne, od strony zachodniej. Pokoje ok. 16m i 11 m2. Kuchnia w pełni wyposażona. W mniejszym pokoju bardzo dużo szaf wnękowych. 5 piętro. Duża loggia.\nLokal przeznaczony dla spokojnej jednej osoby lub pary. Budynek ogrodzony, wejścia na kody).\nŚwietna komunikacja ze ścisłym Śródmieściem. 1-2 przystanki spod domu (tramwaj lub autobus). 6min piechotą do stacji metra Centrum Nauki Kopernik. 10 min piechotą od Uniwersytetu Warszawskiego. Dworzec PKP Powiśle 2 min drogi. Wokół liczne parki, ścieżki rowerowe, sklepy, kawiarnie.\nKaucja 1 miesięczna.\nMieszkanie dla 1 osoby lub pary.\nCena do negocjacji.\nKontakt i szczegóły: Skontaktuj sięŚródmieście
8NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/stylowy-apartament-tuz-obok-metra-ratusz-bemowo-ID4w5OD0NoneStylowy Apartament tuż obok metra Ratusz Bemowo3 500 zł\n/miesiąc55m²\n2 pokoje\ntylko dla niepalących3/7gazowedo zamieszkania2025-02-257 000 złprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingowe\ntylko dla niepalącychGórce, Bemowo, Warszawa, mazowieckie52.2409120.91133True2007takapartamentowiecteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkaNonedrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonBemowo — Doskonała lokalizacja - dwa pokoje przy stacji metra Ratusz Bemowo.\nLOKALIZACJA i OPIS LOKALU\nApartament na ekskluzywnym osiedlu Shiraz — zadbanym, ogrodzonym, strzeżonym oraz monitorowanym.\nApartament o powierzchni 55m2 posiada dwa pokoje, kuchnię w aneksie, sypialnię oraz ustawną łazienkę.\nKomórka 4m2 na piętrze oraz miejsce postojowe w garażu przewidziane jest w cenie najmu.\nOsiedle składa się z 5 nowocześnie zaprojektowanych budynków, w każdym budynku znajduję się recepcja oraz elegancki lokal około 80 m2 do dyspozycji mieszkańców z w pełni wyposażoną kuchnią, łazienką i salonem do organizowania spotkań okolicznościowych.\nApartament posiada widny salon połączony z aneksem kuchennym o powierzchni 31 m2, sypialnia 12 m2, duża łazienka 6 m2, przedpokój 6 m2 oraz słoneczna loggia.\nWYPOSAŻENIE\nApartament jest umeblowany. Sypialnia i salon z meblami.\nPosiada zabudowa kuchenną, widoczną na zdjęciach, wyposażoną w sprzęt AGD. Łazienka wyposażona w pralkę. W przedpokoju znajduje się duża szafa na ubrania wierzchnie, miejsce do przechowywania oraz funkcjonalna szafka na buty, a nad nią kolejne szafka do przechowywania.\nGARAŻ/KOMÓRKA\nDo mieszkania przynależy miejsce postojowe w garażu podziemnym oraz komórka lokatorska położona na piętrze. \nLOKALIZACJA\nW pobliżu pełna infrastruktura, szkoły, przedszkola, żłobek, sklepy i punkty usługowe. W odległości kilku minut pieszo jest Lidl, Kaufland i Biedronka, blisko do Galerii Wola Park i Ratusza Bemowo.\nKOMUNIKACJA\nBardzo dobry punkt komunikacyjny, blisko tramwaje, autobusy i stacja metra Bemowo-Ratusz.\nKOSZTY\nGaraż i komórka lokatorska w cenie.\nWymagana kaucja.\nDo ceny najmu należy doliczyć opłatę do Wspólnoty zawierającą media: wodę, ogrzewanie i śmieci - 1000 zł plus energia elektryczna.\nUmowa najmu okazjonalnego na minimum 24 miesięcy\nMasz pytanie lub chcesz obejrzeć zadzwoń Skontaktuj sięBemowo
9NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/grochowska-mieszkanie-2-pokojowe-rondo-wiatraczna-ID4w5wI0NoneGrochowska Mieszkanie 2 pokojowe Rondo Wiatraczna2 900 zł\n/miesiąc31.81m²\n2 pokoje2gazowedo zamieszkaniaNone4 000 złprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingoweul. Grochowska 230, Stara Praga, Praga-Północ, Warszawa, mazowieckie52.2475421.03433False2021takblokteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkaNonedomofon / wideofonKompaktowe mieszkanie 2 pokojowe - salon z aneksem kuchennym + sypialnia, o powierzchni 31,81 m2, położone w nowym budynku przy ulicy Grochowskiej 230.\nMieszkanie odpowiada na oczekiwania osób, które cenią sobie dostępność wszystkich punktów i usług przydatnych na co dzień, a zarazem chcą w szybki i prosty sposób przemieścić się do innej części miasta.\n\nGROCHOWSKA | STARA PRAGA | NOWE MIESZKANIE 2 POKOJOWE Z BALKONEM| 2 PIĘTRO | SYPIALNIA Z ŁÓŻKIEM 140X200 | WYPOSAŻENIE – NOWE MEBLE I AGD | OFERTA OD WŁAŚCICIELA - BEZ PROWIZJI OD NAJEMCY\n Mieszkańcy korzystają z opieki profesjonalnego biura najmu i administratora nieruchomości. Dla mieszkańców dostępna rowerownia zamykana na klucz.\n OPIS MIESZKANIA: Komfortowe mieszkanie 2 pokojowe w nowym budynku położone na 2 piętrze z balkonem.\n- Salon –rozkładana sofa, stół + 2 krzesła, szafka RTV, telewizor, firany – z wyjściem na balkon typu loggia z widokiem na skwer\n- Sypialnia – łóżko z materacem (160 cm x 200 cm), stolik nocny, biurko, zasłony\n- Kuchnia w formie aneksu – zmywarka, piekarnik, płyta indukcyjna, lodówka. Wyposażenie zawiera także sztućce, zastawę, garnki.\n- Łazienka z prysznicem, pralka\n- W przedpokoju narożna, pojemna szafa\nDuże okna zapewniają naturalne światło oraz dobre doświetlenie wnętrza, z sypialni wyjście na balkon.\n OPŁATY: Czynsz najmu – 2900 PLN / miesięcznie + 647,05 PLN / miesięcznie (opłata administracyjna (zaliczki na media (woda, ogrzewanie, wywóz śmieci) + prąd\n W cenie: miejsce postojowe w garażu podziemnym\nKaucja zwrotna: 4 000 PLN\nNajem bezpośredni od Właściciela nieruchomości, bez prowizji od najemcy.\n W zasięgu krótszego bądź dłuższego spaceru znajduje się tu wszystko, co jest potrzebne na co dzień. Liczne punkty usługowe, bary i kawiarnie, sklepy spożywcze, placówki medyczne, a także szkoły i przedszkola to tylko najważniejsze ze znajdujących się tutaj miejsc.\nNa parterze w budynku znajdują się lokalu usługowe : Empik, Galeria Wypieków Lubaszka. W najbliższym sąsiedztwie zlokalizowana jest między innymi Galeria Grochów, Galeria Wiatraczna z licznymi punktami gastronomicznymi oraz sklepami, a także bazarek.\nPołożenie mieszkania przy Rondzie Wiatraczna daje mnóstwo możliwości nie tylko komunikacyjnych. Najbliższy przystanek tramwajowy zlokalizowany jest w pobliżu budynku i w kilkanaście minut można stąd dojechać zarówno do najbliższej stacji metra, Dworca Wschodniego, Stadionu Narodowego i dalej do Śródmieścia.\nNa tych, którzy lubią aktywnie spędzać czas, czekają siłownie, stacja rowerów miejskich Veturilo, a także kilka parków. Plaża i bulwary nad Wisłą stanowią dodatkowe atrakcje, do których dotarcie komunikacją miejską zajmuje jedynie 10 minut.\nPraga-Północ
10NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/mennica-residence-warszawa-ID4w5pZ0NoneMennica Residence Warszawa7 500 zł\n/miesiąc50m²\n2 pokoje\ntylko dla niepalącychNoneNoneNoneNone3 000 złprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingowe\ntylko dla niepalącychUlrychów, Wola, Warszawa, mazowieckie52.2333820.95718TrueNonetakapartamentowiecmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralka\nklimatyzacjatelewizja kablowa\ninternetsystem alarmowy\ndomofon / wideofonHotel Apartment - wynajem krótkoterminowy. 1 miesiąc do 3 miesięcy . Cena za 1 miesiąc -> 7000 zł Nie ma dodatkowych opłat Kaucja -> 3000 zł Nowe mieszkanie , 2 pokoje . Klimatyzacja . W udogodnieniach : zmywarka, kuchenka mikrofalowa, piekarnik , płyta indukcyjna , pralka , balkon, biznesowy internet , kablówka , telewizor w salonie i w sypialni , suszarka do włosów , prysznic . Ochrona. Nie można wejść schodami , winda wymaga kodów. Kontakt-> email->Wola
added_dtlast_updatelinkexpiredexpired_datetitlerent_pricearea_room_numfloorogrzewanieflat_conditionavailable_fromdepositadvertiser_typeadditional_informationlocationlatitudelongitudeapproximate_coordinatesyear_of_constructionelevatorbuilding_typesecurityequipmentutilitiessafeguardsadv_descriptiondistrict
154NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/zlota-44-no-commision-0-fee-ID4w5TD0NoneZłota 44 - No Commision - 0% fee30 000 zł\n/miesiąc142m²\n3 pokojeNonemiejskiedo zamieszkaniaNoneNonebiuro nieruchomościgaraż/miejsce parkingoweul. Złota, Śródmieście Północne, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.2311321.00348False2017takapartamentowiecmonitoring / ochronatelewizor\npiekarnik\nzmywarka\nlodówka\nmeble\nkuchenka\npralka\nklimatyzacjainternet\ntelewizja kablowa\ntelefonsystem alarmowy\ndomofon / wideofonCześć! Nie pobieramy prowizji przy rocznym najmie. Mamy kontakt do każdego właściciela: Złota 44, Cosmopolitan Twarda 4, Foksal 13/15, Unique Tower, Grzybowska 37 i Mokotowska 40. Zapraszamy do współpracy agencje. Prócz tej oferty mamy również inne sekretne oferty.\n\nO apartamencie w Złotej 44:\n- ekspozycja Zachodnio-Południowa\n- apartament powyżej 37-szego piętra \n- kuchnia wykończona na wysoki połysk \n- łazienka wykończona w marmurze \n- meble wykonane na zamówienie\n- pralko-suszarka w łazience\n- wanna z prysznicem\n- dostępny światłowód\n- ochrona 24/7, concierge, siłownia, jacuzzi, basen, salka kinowa i klubowa i salki konferencyjne\n\nHello! We do not charge a commission for 1 year lease. We have contact with each owner: Złota 44, Cosmopolitan Twarda 4, Foksal 13/15, Unique Tower, Grzybowska 37 and Mokotowska 40. We invite agencies to cooperate. In addition to this offer we also have other secret offers.\n\nDzwoń/call - 24/7.\nDo usłyszenia,\nDenys MykhalchukŚródmieście
155NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/dwa-pokoje-49m-po-en-remoncie-ochota-od-kwietnia-ID4w5hE0NoneDwa pokoje 49m Po en. remoncie Ochota Od kwietnia3 500 zł\n/miesiąc49m²\n2 pokoje\ntylko dla niepalących3/3miejskiedo zamieszkaniaNone4 000 złprywatnybalkon\npiwnica\ntylko dla niepalącychul. Białobrzeska 8, Szczęśliwice, Ochota, Warszawa, mazowieckie52.2099720.96727False1960niekamienicaNonezmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkainternetdomofon / wideofonMieszkanie 2 pokojowe o powierzchni 49 m2 z dwoma balonami w salonie i w sypialnii\nWyposażone w meble i sprzęt AGD (pralka lodówka piekarnik płyta ind. żelazko zmywarka odkurzacz oraz TV)\nSalon z częściowo otwarto kuchnią w salonie sofa z funkcją spania\nHol z dużą szafą wnękową\nŁazienka z dużym prysznicem 80x130 cm\nSypialnia z dużą szafa komodą oraz miejscem do pracy (duże biurko) Lóżko duże 160x200\nWszystko nowe i po generalnym remoncie całego mieszkania\nDo mieszkania przynależy piwnica Jest pusta i istnieje możliwość korzystania\nBudynek to kamienica z 1960 roku o wysokich wnętrzach - około 2.85 cm wysokości\nW czynszu są zaliczki na media (dodatkowo płatny tylko prąd)\n3 piętro (najwyższe więc nie ma sąsiadów u góry za to są suszarnie więc jest izolacja przed upałami)\nObok bloku biedronka (30 metrów od klatki)\nw okolicy wszystkie niezbedne sklepy / usługi\nBlisko do parku Szczęśliwickiego\nWolne od kwietnia\nEnglish\n2 rooms flat 49m2 3rd floor Available form April Living room with half opened kitchen Bedroom with king sieze bed 160x200 Fully furnitured and equipped Deposit required In administration fee media are included Exta payment only for electricity acc to usage Apartment was fully renewed All is newOchota
156NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/kawalerka-na-marszalkowskiej-ID.4w3YK0NoneKawalerka na Marszałkowskiej2 600 zł\n/miesiąc25m²\nWynajmę również studentom\n1 pokój\ntylko dla niepalących3/5miejskiedo zamieszkania2025-02-21300 złbiuro nieruchomościtylko dla niepalącychul. Marszałkowska 10/16, Śródmieście Północne, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.23038721.011417False1955takkamienicaNonelodówka\nmeble\ntelewizor\npralkaNonedrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonDo wynajęcia kawalerka na Marszałkowskiej między Placem Unii Lubelskiej a Placem Zbawiciela.\n\nMieszkanie o powierzchni 25 m2, usytuowane na 3 piętrze w pięciopiętrowej kamienicy z 1955 roku z windą w Śródmieściu przy ul. Marszałkowskiej.\n\nMieszkanie jest jasne i przestronne, okna PCV.\n\nW skład mieszkania wchodzi :\n\n• salon : umeblowany ( narożnik, łóżko, stół, krzesła, szafki, duża szafa z przesuwnymi drzwiami – bardzo pojemna, telewizor)\n• kuchnia w aneksie w przedpokoju : zabudowa kuchenna, zlew, lodówka, mikrofala, płyta grzewcza\n• łazienka : kabina prysznicowa, umywalka z szafką , WC oraz pralka\n• przedpokój z aneksem kuchennym. : wieszak na ubrania.\n\nDoskonała lokalizacja, między Placem Unii Lubelskiej a Placem Zbawiciela.\nW okolicy znajdują się sklepy, kawiarnie, przystanki autobusowe i tramwajowe, bliskość METRA.\n\nKoszty miesięczne:\n\n• wynajem : 2600,00 PLN\n• czynsz administracyjny : ok. 480,00 PLN\n• opłata za energię elektryczną (wedle zużycia).\n\nInternet i TV we własnym zakresie.\n\nWymagana kaucja w wysokości 3000,00 PLN + OC najemcy.\n\nMieszkanie dostępne od zaraz.\n\nUmowa najmu instytucjonalnego na czas określony - 6 miesięcy z możliwością przedłużenia.\n\nPreferowane osoby niepalące.\n\nZapraszam do kontaktu w celu prezentacji mieszkania.\n\nPowyższa oferta ma charakter informacyjny i nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu art. 66 § 1 Kodeksu cywilnego.Śródmieście
157NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-2-pokojowe-38m-czerniakowska-42-ID4w5D90NoneMieszkanie 2-pokojowe 38m, Czerniakowska 423 000 zł\n/miesiąc38m²\nWynajmę również studentom\n2 pokoje\ntylko dla niepalących10/15miejskiedo zamieszkania2025-02-243 000 złprywatnytylko dla niepalących\noddzielna kuchniaul. Czerniakowska 42, Czerniaków, Mokotów, Warszawa, mazowieckie52.20634921.048879False1976takblokNonelodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkaNonedrzwi / okna antywłamanioweDo wynajęcia 2-pokojowe mieszkanie | 38 m² | Warszawa, ul. Czerniakowska 42 Szukasz jasnego, przytulnego i świeżo odnowionego mieszkania w świetnej lokalizacji? To idealna oferta dla Ciebie. Mieszkanie po generalnym odświeżeniu • Świeżo odmalowane ściany – wnętrza pachną nowością • Gruntownie wysprzątane – możesz od razu się wprowadzić i cieszyć czystością • W pełni umeblowane i wyposażone – wszystko, czego potrzebujesz, już tu jest Układ i wyposażenie • Dwa oddzielne, słoneczne pokoje – idealne dla pary lub dwóch niezależnych osób • Osobna, w pełni wyposażona kuchnia – kuchenka gazowa, lodówka, mikrofalówka • Łazienka z oknem – wanna z funkcją prysznica, pralka, naturalne światło • Przestronny korytarz – duża lustrzana szafa, mnóstwo miejsca na przechowywanie • Sypialnia – duże, wygodne łóżko małżeńskie, bardzo słoneczna, z dużym oknem • Salon – przestronny i jasny, rozkładany narożnik, dwa fotele, ława z funkcją stołu, telewizor Świetna lokalizacja • Rewelacyjna komunikacja – tramwaje, autobusy, szybki dojazd do centrum • Wszystko pod ręką – Lidl, Biedronka, K&M, apteki, szkoła, park – idealne miejsce do życia Warunki najmu • Najem długoterminowy – szukamy osób, które chcą tu zamieszkać na dłużej • Dla osób niepalących, bez zwierząt – dbamy o komfort i czystość mieszkania • Koszt najmu: 3000 zł + czynsz administracyjny 806 zł z zaliczkami na podgrzanie wody i centralne ogrzewanie + opłaty licznikowe, prąd ok 125 zł/mc, gaz 43 zł/mc • Kaucja w wysokości jednomiesięcznego czynszu Kontakt: Zainteresowanych proszę o wiadomość lub telefon: Skontaktuj sięMokotów
158NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/3-pokojowe-mieszkanie-dostepne-od-polowy-marca-ID4w5pM0None3 pokojowe mieszkanie dostępne od połowy marca3 800 zł\n/miesiąc50m²\n3 pokoje2/4NoneNoneNone4 400 złprywatnybalkonul. Krzyżówki, Żerań, Białołęka, Warszawa, mazowieckie52.30784720.993846False2018nieblokteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\npralkaNonedomofon / wideofon3 pokojowe mieszkanie o powierzchni 50m2 w Inwestycji Riviera Park. Nieruchomość zlokalizowana przy ulicy Krzyżówki na warszawskim Żeraniu.\nUdogodnienia:\nStrefa rekreacyjna jedynie do dyspozycji mieszkańców: zewnętrzna siłownia, fontanna, strefa do grillowania, place zabaw\nKameralna, niska zabudowa osiedla\nTeren strzeżony, ogrodzony i monitorowany\nTuż obok Park Żerański, który obecnie jest w trakcie renowacji. Planowane zakończenie wiosną 2025\nBardzo spokojna okolica z miejscami na spacery i rekreację \nW pobliżu Lidl, Aldi, Action, Pepco. W niedługim czasie zostaną otwarte kolejne sklepy w centrum handlowym przy ul. Modlińskiej m.in. Hebe, Dealz, Kakadu. Ponadto Luxmed, Alab, piekarnie, apteka, fryzjerzy, stomatolog. \nKomunikacja:\nOk. 800m do stacji PKP Żerań (S3, S4, R90)\nOk. 12 minut do stacji Metra Marymont \nW pobliżu, na ulicy Modlińskiej zatrzymują się autobusy linii: 509, 518, 186, 705, 735, 326, 723, 731, 736. Zapewnią dostęp do różnych części Warszawy oraz Legionowa. \nOpis mieszkania: \n3 pokoje: salon z aneksem kuchennym, dwie sypialnie, łazienka, korytarz\nMieszkanie jasne. Ekspozycja południowa\nBalkon o powierzchni 5 m²\nW pełni wyposażona kuchnia: zmywarka, piekarnik, płyta indukcyjna, okap, lodówka\nW salonie wygodny narożnik z funkcją spania, okrągły stół z krzesłami, komoda, regał, stolik kawowy\nŁazienka: prysznic, bateria z termostatem, pralko-suszarka\nKorytarz: duża szafa, lustro, szafka na buty \nWarunki najmu: \nUmowa o najem okazjonalny\nDostępne od połowy marca 2025\nCena 3800 zł + czynsz 650 zł (w czynszu zaliczki na media). Dodatkowo energia elektryczna na podstawie zużycia oraz media przy przekroczeniu zaliczek zawartych w czynszuBiałołęka
159NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/ochota-ul-podborska-90-63m-2-garaze-ID4w5pJ0NoneOchota ul. Podborska, 90,63m, 2 garaże5 500 zł\n/miesiąc80.63m²\nWynajmę również studentom\n3 pokoje2/3Nonedo zamieszkaniaNoneNonebiuro nieruchomościbalkon\ngaraż/miejsce parkingowe\noddzielna kuchniaul. Podborska, Raków, Włochy, Warszawa, mazowieckie52.1918620.957493False2020takblokteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkainternetdrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonLEX NIERUCHOMOŚCI MARTA KOSMOWSKA TEL. Skontaktuj się\nOferujemy do wynajęcia mieszkanie 3 pokojowe 80,63 m² , ul. Podborska, na 2 piętrze w 3 piętrowym bloku z 2020 roku z windą, w zamkniętym strzeżonym osiedlu z balkonem , 2 miejscami postojowymi w garażu podziemnym. Mieszkanie rozkładowe : pokoje i kuchnia osobno , umeblowane , dodatkowo zmywarka . W pobliżu sklepów , CENTRUM MODOM, przystanków tramwajowych, autobusowych:\n- Hynka (180 m)\nTramwaj: 7,9,15\nAutobus: 141,189,328,401,504,N38,N88\n- Włochy-Ratusz (200 m)\nTramwaj: 7,9,15\nAutobus: 328,N38,N88\n- Radarowa (500 m)\nAutobus: 141,189\n- 1 Sierpnia (540 m)\nAutobus: 154,228,328,N38,N88\n- Orzechowa (630 m)\nAutobus: 189 . Czynsz najmu 5500 PLN, kaucja 5500 PLN plus energia elektryczna, woda ciepła, zimna, centralne ogrzewanie oraz 500 zł miesięcznie za 2 miejsca postojowe w garażu podziemnym.\n Niniejsze ogłoszenie jest wyłącznie informacją i nie stanowi oferty w rozumieniu art. 66 § 1 Kodeksu Cywilnego.\nAutorskie prawa majątkowe do fotografii nieruchomości przysługują wyłącznie firmie : LEX NIERUCHOMOŚCI MARTA KOSMOWSKA. Kopiowanie, przetwarzanie, rozpowszechnianie fotografii bez zgody LEX NIERUCHOMOŚCI MARTA KOSMOWSKA jest zabronione i będzie traktowane jako naruszenie ustawy z dnia 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych.\n Jako biuro nieruchomości pobieramy prowizję-- wynagrodzenie\nWłochy
160NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/2-pokojowe-mieszkanie-na-powislu-52m-centrum-ID.4w1QM0None2-Pokojowe Mieszkanie Na Powiślu (52M²) Centrum4 500 zł\n/miesiąc52m²\n2 pokoje2/4miejskiedo zamieszkania2025-02-176 000 złbiuro nieruchomościbalkonul. Solec, Powiśle, Śródmieście, Warszawa, mazowieckie52.2365521.02961False2019takkamienicamonitoring / ochronameble\npiekarnik\nlodówka\npralka\nzmywarkaNonedomofon / wideofonMamy przyjemność zaprezentować Państwu 2-pokojowe mieszkanie na Powiślu, ul. Solec 52.\n\n• UKŁAD :\nMieszkanie o powierzchni 52 m² składa się z:\n- przestronnego salonu (20 m²) z wyjściem na malutki balkon, z którego rozciąga się widok na ul. Solec,\n- komfortowej sypialni (15 m²) z widokiem na ciche podwórko, wyposażonej w łóżko oraz dużą wbudowaną szafę,\n- oddzielnej, w pełni wyposażonej kuchni, w której znajdują się pralka, piekarnik, zmywarka, płyta kuchenna oraz lodówka,\n- przestronnego przedpokoju,\n- łazienki z prysznicem.\n\nWysokie sufity (3,2 m) nadają wnętrzu niepowtarzalnego charakteru.\nMieszkanie jest w pełni umeblowane i gotowe do zamieszkania. Znajduje się na 2. piętrze zadbanej kamienicy z windą.\n\n• LOKALIZACJA :\nMieszkanie położone jest w jednej z najbardziej pożądanych części Warszawy - Powiśle.\nW bezpośrednim sąsiedztwie znajdują się liczne kawiarnie, restauracje i sklepy.\n\n Doskonała komunikacja:\n- 2-5 min pieszo do przystanków autobusowych i tramwajowych,\n- szybki dostęp do stacji Metro Powiśle,\n- 7 min pieszo do Biblioteki Uniwersyteckiej,\n- 10 min pieszo na Nowy Świat,\n- 5 min spacerem na promenadę Powiśla - idealne miejsce do uprawiania sportu i rekreacji.\n\n• UDOGODNIENIA : \n- Monitorowana kamienica,\n- Winda,\n- Dogodny układ pomieszczeń,\n- Balkon z widokiem na ulicę Solec.\n\nDOSTĘPNE DO WYNAJĘCIA OD TERAZ\n\n• CENA :\n- Koszt wynajmu: 4500 zł/miesiąc,\n- Dodatkowo: 1000 zł opłat administracyjnych + prąd (~100 zł/miesiąc),\n- Kaucja: 6000 zł,\n\n• MEDIA:\n- prąd \n- woda.\n\n Numer oferty: 582868\n Zapraszamy do kontaktu z naszym biurem!\n\n-\n\nWe are pleased to present a 2-room apartment located in Powiśle, at Solec 52.\n\n• LAYOUT :\nThe apartment, with an area of 52 m², consists of:\n- A spacious living room (20 m²) with access to a small balcony overlooking Solec Street,\n- A comfortable bedroom (15 m²) with a quiet courtyard view, featuring a double bed and a built-in wardrobe,\n- A separate, fully equipped kitchen with a washing machine, oven, dishwasher, stovetop, and fridge,\n- A spacious hallway,\n- A bathroom with a shower.\n\nThe high ceilings (3.2 m) add character to the interior.\nThe apartment is fully furnished and ready to move in. It is located on the 2nd floor of a well-maintained building with an elevator.\n\n• LOCATION :\nSituated in the highly desirable Powiśle district, the apartment is surrounded by cafés, restaurants, and shops.\n\nExcellent public transport connections:\n- 2-5 min walk to tram and bus stops,\n- Quick access to Metro Powiśle,\n- 7 min walk to the University Library,\n- 10 min walk to Nowy Świat,\n- 5 min walk to the Powiśle promenade - a perfect place for sports and outdoor recreation.\n\n• AMENITIES :\n- Monitored building,\n- Elevator,\n- Functional room layout,\n- Balcony with a view of Solec Street.\n\nAVAILABLE FOR RENT FROM NOW\n\n• PRICE:\n- Rental price: 4500 PLN/month,\n- Additional fees: 1000 PLN administrative fee + electricity (~100 PLN/month),\n- Deposit: 6000 PLN,\n- Long-term rental - minimum 1 year.\n\n• UTILITIES:\n- Electricity\n- Water\n\nOffer number: 582868.\nPlease contact our office for more details!Śródmieście
161NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/mieszkanie-wlochy-przy-torach-ID.4w4id0NoneMieszkanie Włochy przy Torach3 500 zł\n/miesiąc37m²\n2 pokoje\ntylko dla niepalącychparter/5elektrycznedo zamieszkania2025-03-014 000 złprywatnygaraż/miejsce parkingowe\ntylko dla niepalącychSalomea, Włochy, Warszawa, mazowieckie52.1944420.93583True2022takblokteren zamknięty\nmonitoring / ochronalodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkainternetdrzwi / okna antywłamaniowe\ndomofon / wideofonMieszkanie oddane do użytku 2022r.\nMieszkanie jest wykończone w wysokim standardzie z pełnym wyposażeniem i umeblowane. Mieszkanie znajduje się na parterze do mieszkania dodatkowo można wynająć miejsce parkingowe ( 200 zł ) \nJedyna możliwość najmu to umowa okazjonalna.\nZapraszam do kontaktu.\nTel Skontaktuj sięWłochy
162NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/super-lokalizacja-przy-parku-skaryszewskim-45m2-ID4w5t20NoneSuper lokalizacja przy Parku Skaryszewskim - 45m23 500 zł\n/miesiąc45m²\n2 pokoje8miejskiedo zamieszkaniaNone430 złbiuro nieruchomościbalkon\ngaraż/miejsce parkingoweGrochów, Praga-Południe, Warszawa, mazowieckie52.2416821.08406True2001takapartamentowiecteren zamkniętylodówka\nmebleNonedomofon / wideofonZapraszam na prezentację mieszkania w super lokalizacji - z balkonu widok na Park Skaryszewski! \nPark Skaryszewski to największy i najpiękniejszy park w Warszawie - dotarcie do niego to zaledwie 1 minuta.\n\nDoskonała lokalizacja:\n\n- 10 minut do metra Stadion \n- 4 minuty do przystanku tramwajowego lub autobusowego\n- 26 minut spacerkiem do Centrum Handlowego Wileńska, komunikacją zaledwie 10 minut\n\n- Mieszkanie na 8 piętrze, z bocznym widokiem z balkonu na Park Skaryszewski.\n- Doskonała lokalizacja - wyjście z terenu nieruchomości wprost na alejki spacerowe Parku Skaryszewskiego, jeziorko i pobliskie błonia parkowe.\n- W pobliżu: przystanek autobusowy i tramwajowy niemal na wprost nieruchomości;\n- sklepy spożywcze, ryneczek warzywny, Fabryka Wedla, Teatr Powszechny, Stadion Narodowy.\n- Przedpokój (tylko część widoczna na zdjęciach), pokój gościnny, salon oddzielony luksferową ścianą od kuchni, kuchnia, łazienka.\n- salon całkowicie umeblowany jak na zdjęciach; pokój gościnny jest do umeblowania przez najemców;\n- łazienka wyposażona w pralkę,\n- w kuchni jest mała lodówka.\n- balkon z siatką na koty i przeciw gołębiom\n\nDo mieszkania przynależy miejsce w garażu podziemnym\n\nŁączne opłaty wynajmu:\n3500 PLN + czynsz administracyjny (w kwocie 800 PLN) + opłata za garaż 250 PLN.\nKoszty zmienne: energia rozliczana po fakturach; zużycie wody (zimna i ciepła + ścieki) rozliczane raz na pół roku zgodnie z rozliczeniem ze wspólnoty.\n\nZapraszam!\n\nAnna Szcześniak\nSkontaktuj się\n\n\nPowyższa oferta nie stanowi oferty handlowej w rozumieniu art.66 par. 1 KC \n\nZa wykonaną usługę pobieramy wynagrodzenie zgodnie z warunkami uzgodnionymi w zawartej umowiePraga-Południe
163NoneNonehttps://www.otodom.pl/pl/oferta/funkcjonalne-mieszkanie-w-dobrej-okolicy-garaz-ID4w5LR0NoneFunkcjonalne mieszkanie w dobrej okolicy + garaż3 400 zł\n/miesiąc48m²\n2 pokoje1/5miejskiedo zamieszkania2015-03-303 500 złprywatnybalkon\ngaraż/miejsce parkingoweChrzanów, Bemowo, Warszawa, mazowieckie52.22795120.880627True2014takblokteren zamknięty\nmonitoring / ochronazmywarka\nlodówka\nmeble\npiekarnik\nkuchenka\ntelewizor\npralkatelewizja kablowa\ninternet\ntelefondomofon / wideofonMieszkanie w bardzo dobrym stanie, w dobrym punkcie komunikacyjnym, w promieniu 200m wszystkie usługi i sklepy. Ostatni remont 06.2024 (malowanie, nowa pralka i zmywarka, nowe łóżko sypialne). Garaż podziemny w cenie. Okna wychodzą na patio, duży i funkcjonalny balkon, wnętrza słoneczne. Do obejrzenia po umówieniu.Bemowo